De flesta tidigare metoder för kinesisk ordsegmentering kan grovt klassificeras i teckenbaserade och ordbaserade metoder. Den förstnämnda betraktar denna uppgift som ett sekvensmärkningsproblem, medan den senare direkt segmenterar teckensekvensen i ord. Men om vi överväger att segmentera en viss mening, är den mest intuitiva idén att förutsäga om man ska segmentera för varje klyfta mellan två på varandra följande tecken, vilket i jämförelse gör att tidigare metoder verkar alltför komplexa. Därför föreslår vi i detta dokument en gapbaserad ram för att genomföra denna intuitiva idé. Dessutom utnyttjas mycket djupa konvolutionella neurala nätverk, nämligen ResNets och DenseNets, i våra experiment. Resultaten visar att vår strategi överträffar de bästa karaktärsbaserade och ordbaserade metoderna på 5 riktmärken,
I REF föreslogs en gapbaserad modell för att förutsäga huruvida två på varandra följande tecken skulle segmenteras eller inte, med hjälp av ett djupt CNN bestående av mer än tio skikt.
A Gap-Based Framework for Chinese Word Segmentation via Very Deep Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}