Nyligen, neurala nätverk modeller för naturligt språk bearbetning uppgifter har blivit alltmer fokuserad på för deras förmåga att minska bördan av manuell funktionsteknik. I detta dokument föreslår vi en ny neural nätverksmodell för kinesisk ordsegmentering som kallas Max-Margin Tensor Neural Network (MMTNN). Genom att utnyttja tagginbäddningar och tensorbaserad omvandling har MMTNN förmågan att modellera komplicerade interaktioner mellan taggar och kontexttecken. Dessutom föreslås en ny tensor factorization metod för att påskynda modellen och undvika övermontering. Experiment på referensdatasetet visar att vår modell uppnår bättre prestanda än tidigare neurala nätverksmodeller och att vår modell kan uppnå en konkurrenskraftig prestanda med minimal funktionsteknik. Trots att kinesiska ord segmentering är ett specifikt fall, kan MMTNN lätt generaliseras och tillämpas på andra sekvens märkning uppgifter.
Pei m.fl. REF bygger en tensor neural nätverk modellera samspelet mellan den lokala kontexten och den föregående taggen.
Max-Margin Tensor Neural Network for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}