本文選題：詞性標(biāo)注 + 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：中文詞性標(biāo)注具有重要的作用,它的準(zhǔn)確性和標(biāo)注速度直接影響到自然語(yǔ)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(jìn)行中文詞性標(biāo)注.該模型采用三層結(jié)構(gòu),用詞向量和CNN的滑動(dòng)窗口特性產(chǎn)生詞語(yǔ)表示特征,LSTM的時(shí)序性來(lái)產(chǎn)生詞性標(biāo)注的序列標(biāo)簽.分別在PFR《人民日?qǐng)?bào)》語(yǔ)料庫(kù)、CTB7.0和CoNLL09語(yǔ)料庫(kù)上對(duì)該模型進(jìn)行測(cè)試,在未加入任何人工特征的條件下,對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行詞性標(biāo)注,詞性標(biāo)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)資助項(xiàng)目(2015AA015403)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1936180