Denna studie undersöker genomförbarheten av att utföra kinesisk ordsegmentering (CWS) och POS taggning genom djupt lärande. Vi försöker undvika uppgiftsspecifik funktionsteknik, och använder djupa lager av neurala nätverk för att upptäcka relevanta funktioner för uppgifterna. Vi utnyttjar storskaliga omärkta data för att förbättra den interna representationen av kinesiska tecken, och använder dessa förbättrade representationer för att förbättra övervakad ordsegmentering och POS-märkning modeller. Våra nätverk uppnådde nära toppmodern prestanda med minimal beräkningskostnad. Vi beskriver också en perceptronalgoritm för att träna neurala nätverk, som ett alternativ till maxlikelihood-metod, för att påskynda utbildningsprocessen och göra inlärningsalgoritmen lättare att implementera.
REF undersökte kinesiska tecken inbäddningar för kinesisk ordsegmentering och del-av-tal taggning.
Deep Learning for Chinese Word Segmentation and POS Tagging
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}