本文選題：詞性標注 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《武漢大學學報(理學版)》2017年03期

【摘要】：中文詞性標注具有重要的作用,它的準確性和標注速度直接影響到自然語言處理的后續(xù)任務(wù).提出一種基于CNN(convolutional neural network)和LSTM(long-short term memory)混合模型進行中文詞性標注.該模型采用三層結(jié)構(gòu),用詞向量和CNN的滑動窗口特性產(chǎn)生詞語表示特征,LSTM的時序性來產(chǎn)生詞性標注的序列標簽.分別在PFR《人民日報》語料庫、CTB7.0和CoNLL09語料庫上對該模型進行測試,在未加入任何人工特征的條件下,對詞語進行詞性標注,詞性標注效果好于HMM(hidden Markov model)、MLP(multi-layer perceptron)、CNN和LSTM.
[Abstract]:Chinese part-of-speech tagging plays an important role, and its accuracy and tagging speed directly affect the follow-up tasks of natural language processing. A hybrid model based on CNN(convolutional neural Network and LSTM(long-short term memory is proposed for Chinese part of speech tagging. The model uses three-layer structure, word vector and sliding window characteristic of CNN to produce sequential label of part of speech tagging. The model was tested on PFR < People's Daily > corpus CTB7.0 and CoNLL09 corpus, respectively. Without any artificial features, the effect of part of speech tagging was better than that of HMM(hidden Markov model.
【作者單位】： 武漢理工大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)資助項目(2015AA015403)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1936180