Nyligen, neurala nätverk modeller för naturligt språk bearbetning uppgifter har blivit alltmer fokuserad på för deras förmåga att lindra bördan av manuell funktionsteknik. De tidigare neurala modellerna kan dock inte extrahera de komplicerade funktionskompositionerna som de traditionella metoderna med diskreta funktioner. I detta dokument föreslår vi en grind rekursiv neurala nätverk (GRNN) för kinesiska ord segmentering, som innehåller återställning och uppdatera grindar för att införliva de komplicerade kombinationer av kontexttecken. Eftersom GRNN är relativt djupt, använder vi också en övervakad lagervis träningsmetod för att undvika problemet med gradientspridning. Experiment på referensdataseten visar att vår modell överträffar de tidigare neurala nätverksmodellerna samt de toppmoderna metoderna.
REF föreslog gated rekursiva neurala nätverk för att modellera komplicerade kombinationer av tecken.
Gated Recursive Neural Network for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}