Neural modeller med minimal funktionsteknik har uppnått konkurrenskraftiga prestanda mot traditionella metoder för uppgiften att kinesiska ord segmentering. Men både utbildning och arbetsrutiner av de nuvarande neurala modellerna är beräknande ineffektiva. Detta papper presenterar en girig neural ord segmenter med balanserade ord och karaktär inbädda ingångar för att lindra de befintliga nackdelarna. Vår segmenterare är verkligen end-toend, kapabel att utföra segmentering mycket snabbare och till och med mer exakt än toppmoderna neurala modeller på kinesiska referensdatauppsättningar.
REF presenterade en girig neural ord segmenter med balanserade ord och karaktär inbädda ingångar.
Fast and Accurate Neural Word Segmentation for Chinese
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}