【摘 要】
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中文分词是中文自然语言处理的基础。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
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中文分词是中文自然语言处理的基础。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LSTM(Long Short-Term Memory)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,本文提出了基于GRU(Gated Recurrent Unit)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,有效建模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。
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