楼主: DL-er
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基于门循环单元神经网络的中文分词法 [推广有奖]

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DL-er 在职认证  发表于 2018-1-12 09:00:02 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要:目前,学术界主流的中文分词法是基于字符序列标注的传统机器学习方法,该方法存在需要人工定义特征、特征稀疏等问题.随着深度学习的研究和应用的兴起,研究者提出了将长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络应用于中文分词任务的方法,该方法可以自动学习特征,并有效建模长距离依赖信息,但是该模型较为复杂,存在模型训练和预测时间长的缺陷.针对该问题,提出了基于门循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的中文分词法,该方法继承了LSTM模型可自动学习特征、能有效建立长距离依赖信息的优点,具有与基于LSTM神经网络中文分词法相当的性能,并在速度上有显著提升.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95448X/201702/671628784.html

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关键词:中文分词 神经网络 神经网 Recurrent CURRENT 自然语言处理 中文分词 门循环单元 字嵌入 循环神经网络

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