Vi presenterar en enkel men elegant lösning för att träna en enda gemensam modell på multi-criteria corpora för kinesiska Word Segmentation (CWS). Vår nya design kräver inga privata lager i modellarkitekturen, utan introducerar istället två konstgjorda polletter i början och slutet av inmatningsmeningen för att ange de målkriterier som krävs. Resten av modellen inklusive Long ShortTerm Memory (LSTM) lager och villkorliga slumpmässiga fält (CRF) lager förblir oförändrad och delas över alla datauppsättningar, hålla storleken på parameter insamling minimal och konstant. På Bakeoff 2005 och Bakeoff 2008 datauppsättningar, har vår innovativa design överträffat både singlecriterion och multi-criteria state-of-the-art lärande resultat. Såvitt vi vet är vår design den första som har uppnått den senaste höga prestandan på sådana storskaliga dataset. Källkoder och korpora i detta dokument finns på GitHub 1.
Han och Al. REF använde en delad BiLSTM+CRF för att hantera alla kriterier genom att lägga till två konstgjorda tokens i början och slutet av en inmatningsmening för att ange de målkriterier som krävs.
Effective Neural Solution for Multi-Criteria Word Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}