Nyligen, många neurala nätverk modeller har tillämpats på kinesiska ord segmentering. Sådana modeller fokuserar dock mer på att samla in lokal information, medan beroenden på långa avstånd inte är väl insatta. För att integrera lokala funktioner med långdistansberoenden föreslår vi ett beroendebaserat gated rekursivt neuralt nätverk. Lokala funktioner samlas först in av dubbelriktat långtidsminne nätverk, sedan kombineras och förfinas till långa avstånd beroenden via gated rekursiva neurala nätverk. Experimentella resultat visar att vår modell är en konkurrenskraftig modell för kinesisk ordsegmentering.
Xu och Sun REF samlar lokala funktioner via Bi-LSTM-nätverk och kombinerar dem till fjärrberoenden via GRNN.
Dependency-based Gated Recursive Neural Network for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}