Nov, 2017

使用词嵌入的卷积神经网络用于中文分词

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TL;DR本文提出了基于卷积神经网络的、能够自动获取丰富 n-gram 特征的中文分词模型，并结合词嵌入有效地解决了单个字不足以表示完整词汇信息的问题，经过在 PKU 和 MSR 两个基准数据集的实验，该模型在两个数据集上均表现出有竞争力的性能。
chinese word segmentationneural modelsconvolutional neural modeln-gram featuresword embeddings
发现论文，激发创造
  • 中文分词的多字符嵌入

    本篇论文提出一种采用多种字符嵌入的共享 Bi-LSTM-CRF 模型来进行中文分词，并在实验中证明此方法能够显著提高分词准确率，同时在 AS 和 CityU 语料库中取得了 96.9 和 97.3 的最优 F1 得分。

    Aug, 2018

  • 神经网络中的中文分词：序列到序列翻译模型

    提出了一种基于注意力机制编码解码框架的序列到序列的中文分词模型，拥有全局信息和多任务融合的能力，并在微博、北大和微软亚洲等数据集上取得了与最先进方法相当的竞争性能。

    Nov, 2019

  • 中文神经分词学习

    本文提出了一种新颖的神经网络框架，利用门控组合神经网络和 LSTM 语言评分模型，消除上下文窗口，可以利用完整的分词历史，产生分布式表示，从而实现中文分词，并在基准数据集上进行实验，结果不需要使用现有方法的特征工程，获得了与现有最先进方法相当甚至更好的性能。

    Jun, 2016

  • 具有词典知识的神经网络中文分词

    本文探讨了优化中文分词的策略，两种基于神经网络的方法被提出，分别是基于伪标签数据的生成和基于多任务学习。实验结果验证了这些方法在缺乏标注数据时都能有效地提高性能。

    Jul, 2018

  • 面向中文的快速准确神经分词

    本研究提出了一种贪心神经分词器，利用平衡的词和字符嵌入输入来增强现有模型的计算效率，并能在中文基准数据集上以非常高的速度和更高的准确率执行分词，从而实现真正的端到端分词。

    Apr, 2017

  • BERT 遇见中文分词

    应用 BERT 模型对中文分词任务进行了探究，在标注不一致的情况下 BERT 模型可以稍稍提高性能，具有良好的特征提取能力，大模型通常具有更好的性能，可作为其他神经网络模型的优秀特征候选项，Softmax 表现可以不输 CRF。

    Sep, 2019

  • 基于间隔的非常深的卷积网络中文分词框架

    本文针对中文分词问题，提出了一种基于间隔的直接分割字符序列的框架，并使用深度卷积神经网络 ——ResNets 和 DenseNets，在五个基准测试中超过了最佳的基于字符和基于词的方法。

    Dec, 2017

  • 基于分段语言建模的汉语无监督神经分词

    本文提出了基于分段的语言模型处理无监督中文分词的方法，并使用上下文编码器和分段解码器设计了神经模型，达到了与最新统计模型相当的性能。

    Oct, 2018

  • 利用单词嵌入改善跨领域中文分词

    本文提出了一种基于半监督学习的词嵌入方法，用于提高跨领域中文分词的性能，实验证明该方法在小样本领域中表现良好，可以优化分词结果，尤其是在分割具有特定领域名词实体的数据集时较为有效。

    Mar, 2019

  • CAN-NER：用于中文命名实体识别的卷积注意力网络

    本研究探讨了一种名为 Convolutional Attention Network (CAN) 的中文命名实体识别方法，该方法基于字符级卷积神经网络与门控循环神经网络，通过局部注意层和全局自注意层来捕获相邻字符和句子上下文的信息，并不依赖于外部词典等资源，使用小的字符嵌入，有效地提高了识别性能。该方法在微博、MSRA 和中文简历数据集等不同领域数据集上表现优于现有最先进方法，且不需要使用字嵌入和外部词典资源。

    Apr, 2019