Vi presenterar en metod för att utnyttja radikal för att lära kinesiska karaktär inbäddning. Radikal är en semantisk och fonetisk komponent av kinesisk karaktär. Det spelar en viktig roll som karaktärer med samma radikala brukar ha liknande semantisk mening och grammatisk användning. Befintliga kinesiska processalgoritmer betraktar dock ord eller karaktär som den grundläggande enheten men bortser från den avgörande radikala informationen. I detta dokument fyller vi denna lucka genom att utnyttja radikalt för att lära oss en kontinuerlig representation av kinesisk karaktär. Vi utvecklar en dedikerad neural arkitektur för att effektivt lära karaktär inbäddning och tillämpa den på kinesiska tecken likhet bedömning och kinesiska ord segmentering. Experimentella resultat visar att vår radikalförstärkta metod överträffar befintliga inbäddade inlärningsalgoritmer på båda uppgifterna.
REF föreslog radikalt förstärkta kinesiska tecken inbäddningar för ord segmentering på kinesiska.
Radical-Enhanced Chinese Character Embedding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}