De flesta tidigare metoder för kinesisk ordsegmentering formaliserar detta problem som en karaktärsbaserad sekvensbeteckning uppgift så att endast kontextuell information inom fasta lokala fönster och enkla interaktioner mellan angränsande taggar kan fångas. I detta dokument föreslår vi en ny neural ram som grundligt eliminerar sammanhangsfönster och kan utnyttja fullständig segmenteringshistorik. Vår modell använder en gated kombination neurala nätverk över tecken för att producera distribuerade representationer av ord kandidater, som sedan ges till en långsiktig kortfristig minne (LSTM) språk scoring modell. Experiment på referensdataseten visar att utan hjälp av funktionsteknik som de flesta befintliga metoder, våra modeller uppnå konkurrenskraftiga eller bättre resultat med tidigare toppmoderna metoder.
REF föreslog en ny gated kombination neurala nätverk som grundligt eliminerar sammanhangsfönster och kan utnyttja fullständig segmentering historia.
Neural Word Segmentation Learning for Chinese
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}