Neural ordsegmentering forskning har dragit nytta av storskaliga råa texter genom att utnyttja dem för förutbildning karaktär och ord inbäddningar. Å andra sidan har den statistiska segmenteringsforskningen utnyttjat rikare källor till extern information, såsom interpunktion, automatisk segmentering och POS. Vi undersöker effektiviteten hos en rad externa utbildningskällor för neural ordsegmentering genom att bygga en modulär segmenteringsmodell, förutbildning den viktigaste submodulen med hjälp av rika externa källor. Resultaten visar att sådan förutbildning avsevärt förbättrar modellen, vilket leder till ökad konkurrenskraft mot de bästa metoderna på sex riktmärken.
Till exempel Yang et al. REF föreslås införliva extern information som interpunktion, automatisk segmentering och POS-data i neurala CWS via förutbildning.
Neural Word Segmentation with Rich Pretraining
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}