论文摘要
传统机器学习分词的方法工作效率普遍偏低,因其基本依赖于人工设计的特征工程,且需要大量的人工验证特征的有效性。而基于神经网络深度学习算法出现后,实现了训练神经网络自动学习特征,这种方式极大减少工作量,同时提高提取特征工程的效率。本文根据一种基于长短时记忆神经网络与条件随机场模型结合的中文自动分词模型进行测试,结果表明分词准确率、召回率极高,更具通用性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 那勇,李明全
关键词: 机器学习,中文分词,深度学习,特征工程
来源: 吉林广播电视大学学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 吉林广播电视大学吉林省远程教育技术科技创新中心,吉林建筑科技学院
基金: 吉林省科技发展计划资助项目,项目编号：20190902010TC
分类号: TP391.1;TP18
页码: 58-59+62
总页数: 3
文件大小: 1917K
下载量: 312
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