Karaktärsbaserade och ordbaserade metoder är två huvudtyper av statistiska modeller för kinesisk ordsegmentering, de tidigare utnyttjar sekvensbeteckningsmodeller över tecken och de senare utnyttjar vanligtvis en övergångsbaserad modell, med de fördelar som ordnivåfunktioner lätt kan användas. Neurala modeller har utnyttjats för karaktärsbaserad kinesisk ordsegmentering, vilket ger höga noggrannheter genom att använda externa tecken inbäddningar, men kräver mindre funktionsteknik. I detta papper studerar vi en neural modell för ordbaserad kinesisk ordsegmentering, genom att ersätta de manuellt utformade diskreta funktioner med neurala funktioner i en ordbaserad segmentering ram. Experimentella resultat visar att ordegenskaper leder till jämförbara föreställningar med de bästa systemen i litteraturen, och ytterligare en kombination av diskreta och neurala funktioner ger högsta noggrannhet.
Zhang m.fl. REF föreslog en neural modell för ordbaserad kinesisk ordsegmentering, snarare än traditionell karaktärsbaserad CWS, genom att ersätta de manuellt utformade diskreta funktioner med neurala funktioner i en ordbaserad segmentering ram.
Transition-Based Neural Word Segmentation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}