För närvarande de flesta av state-of-the-art metoder för kinesiska ord segmentering bygger på övervakad lärande, vars funktioner är mestadels extraheras från en lokal kontext. Dessa metoder kan inte utnyttja den långdistansinformation som också är avgörande för ordsegmentering. I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell för kinesisk ordsegmentering, som antar det långa korttidsminnet (LSTM) neurala nätverket för att hålla den tidigare viktiga informationen i minnescellen och undviker gränsen för fönsterstorleken i lokala sammanhang. Experiment på PKU, MSRA och CTB6-riktmärke visar att vår modell överträffar de tidigare neurala nätverksmodellerna och toppmoderna metoder.
REF utnyttjade Långt korttidsminne (LSTM) för att fånga långdistansberoenden.
Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}