發(fā)布時間：2025-04-18 02:16

　　 基于統(tǒng)計的方法一般采用人工標注的句子級的標注語料進行訓(xùn)練,但是這種方法往往忽略了已有的經(jīng)過多年積累的人工標注的詞典信息。這些信息尤其是在面向跨領(lǐng)域時,由于目標領(lǐng)域句子級別的標注資源稀少,從而顯得更加珍貴。因此,如何充分且有效地在基于統(tǒng)計的模型中利用詞典信息是一個非常值得關(guān)注的工作。最近已有部分工作對它進行了研究,按照詞典信息融入方式大致可以分為兩類:一類是在基于字的序列標注模型中融入詞典特征;另一類是在基于詞的柱搜索模型中融入特征。對這兩類方法進行比較,并進一步進行結(jié)合。實驗表明,這兩類方法結(jié)合之后,詞典信息可以得到更充分的利用,最終無論是在同領(lǐng)域測試和還是在跨領(lǐng)域測試上都取得了更優(yōu)的性能。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 基于字的序列標注模型
    2.1 CRF中文分詞模型
    2.2 詞典信息的融入
3 基于詞的柱搜索模型
    3.1 基本模型介紹
    3.2 詞典信息的融入
4 模型對比和結(jié)合
5 實驗
    5.1 相同領(lǐng)域性能
    5.2 跨領(lǐng)域性能
    5.3 模型對比分析
6 結(jié)束語



本文編號：4040364