【摘 要】
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为解决汉语自然语言处理任务中未登录词问题,人们经常利用汉字的笔画、偏旁、拼音等细粒度特征提高模型的学习能力。为找出这类特征的最佳组合,通过统计方法研究了汉字的音节
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,北京警察学院网络安全保卫系
【基金项目】
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北京市社会科学基金(17FXC030),北京市公安局局级课题(202099017)
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为解决汉语自然语言处理任务中未登录词问题,人们经常利用汉字的笔画、偏旁、拼音等细粒度特征提高模型的学习能力。为找出这类特征的最佳组合,通过统计方法研究了汉字的音节、起笔、偏旁、声调、词频、笔画数等特征,提出一种可融合多种汉字特征的跨象限助记符映射模型,即相码模型,该模型可自动实现中文字、词与字母编码间的可逆映射。在字符级模型的文本分类实验中,效果理想。此外,模型生成的编码长度适中,保留了可读特性,可用于特殊场合的文本标注,也能为中文文本提供等量的平行语料数据。可见,相码模型是自然语言处理中一个较好的辅助模
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