【摘 要】
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当前中文地址的分词法主要采用基于规则和传统机器学习的方法。这些方法需要人工长期维护词典和提取特征。为避免特征工程和减少人工维护,提出了将长短时记忆（long short-term
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,南京烽火软件科技有限公司,东南大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2015AA015603);国家自然科学基金资助项目(61602114)
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当前中文地址的分词法主要采用基于规则和传统机器学习的方法。这些方法需要人工长期维护词典和提取特征。为避免特征工程和减少人工维护,提出了将长短时记忆（long short-term memory,LSTM）网络和双向长短时记忆（bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM）网络分别应用在中文地址分词任务中,并采用四词位标注法以及增加未标记数据集的方法提升分词性能。在自建数据集上的实验结果表明,中文地址分词任务应用Bi-LSTM网络结构能得到较好的性能,在增加未标
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