Recurrent neural network(RNN) har i stort sett tillämpats på problem med naturligt språkbehandling (NLP). Denna typ av neurala nätverk är utformad för att modellera sekventiella data och har intygats vara ganska effektiv i sekventiell märkning uppgifter. I detta dokument föreslår vi att använda dubbelriktade RNN med långsiktiga korttidsminnesenheter (LSTM) för kinesisk ordsegmentering, vilket är en avgörande förbehandlingsuppgift för modellering av kinesiska meningar och artiklar. Klassiska metoder fokuserar på att designa och kombinera handhantverksfunktioner från sammanhang, medan dubbelriktat LSTM-nätverk (BLSTM) inte behöver någon förkunskap eller fördesign, och det är expert på att hålla kontextuell information i båda riktningarna. Experimentellt resultat visar att vår strategi får toppmodern prestanda i ordsegmentering på både traditionella kinesiska datauppsättningar och förenklade kinesiska datauppsättningar.
REF föreslog en dubbelriktad RNN med långsiktiga korttidsminnesenheter (LSTM) som använder sig av teckeninbäddningar.
Bi-directional LSTM Recurrent Neural Network for Chinese Word Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}