【摘 要】
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目前常用的神经网络分词模型,均需要大量的标注语料才可得到较好的泛化效果,但在面对领域标注语料稀缺的场景时,不能很好的适应。为解决这一问题,该文提出了一种基于伪标注样
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室项目(2019RYY01),四川理工学院四川省院士(专家)工作站项目(2018YSGZZ04),四川理工学院人才引进项目(2017RCL53),企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目(2019WZY02)
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目前常用的神经网络分词模型,均需要大量的标注语料才可得到较好的泛化效果,但在面对领域标注语料稀缺的场景时,不能很好的适应。为解决这一问题,该文提出了一种基于伪标注样本融合的领域分词方法。该方法从领域专业辞典、电商及百科网站等数据源收集相关词汇组成领域词典,并从中随机抽取词汇生成伪标注样本。将伪标注样本与通用语料融合为训练样本,即将领域词典信息融合至模型训练当中。网络模型方面,该方法选用双向门限循环神经网络(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)作为主网络层,联合一
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