Vi presenterar en gemensam modell för kinesisk ordsegmentering och ny orddetektering. Vi presenterar högdimensionella nya funktioner, inklusive ordbaserade funktioner och berikade kanter (märkning-övergång) funktioner, för den gemensamma modellering. Som vi vet är utbildning av ett ordsegmenteringssystem på storskaliga dataset redan kostsamt. I vårt fall kommer att lägga till högdimensionella nya funktioner ytterligare sakta ner träningshastigheten. För att lösa detta problem, föreslår vi en ny utbildningsmetod, adaptiv online lutning nedstigning baserat på funktionsfrekvens information, för mycket snabb online utbildning av parametrarna, även med tanke på storskaliga dataset med hög dimensionella funktioner. Jämfört med befintliga träningsmetoder är vår träningsmetod en orderstorlek snabbare i fråga om träningstid, och kan uppnå lika eller ännu högre noggrannhet. Den föreslagna snabbträningsmetoden är en allmän metod för optimering, och den är inte begränsad i den specifika uppgift som diskuteras i detta dokument.
Ref föreslog en CRF-baserad modell för att lösa CWS-uppgifter.
Fast Online Training with Frequency-Adaptive Learning Rates for Chinese Word Segmentation and New Word Detection
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}