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基于伪标注样本融合的领域分词方法

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目前常用的神经网络分词模型,均需要大量的标注语料才可得到较好的泛化效果,但在面对领域标注语料稀缺的场景时,不能很好的适应.为解决这一问题,该文提出了一种基于伪标注样本融合的领域分词方法.该方法从领域专业辞典、电商及百科网站等数据源收集相关词汇组成领域词典,并从中随机抽取词汇生成伪标注样本.将伪标注样本与通用语料融合为训练样本,即将领域词典信息融合至模型训练当中.网络模型方面,该方法选用双向门限循环神经网络(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)作为主网络层,联合一维卷积(One-dimensional convolutional neural network,ConvlD)获取更多局部上下文信息,最终由条件随机场(Conditional random field,CRF)解码输出.通过实验证明,该文的方法可以有效提高模型的领域分词性能,与未使用伪样本的模型相比可提升F1值约6.67％.
Domain Word Segmentation Method Based on Pseudo-labeled Sample Fusion

胡潇涛、吴浩、杨亮、顾小平、宋弘

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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾644000

人工智能四川省重点实验室,四川宜宾644000

领域词典 伪标注 样本融合 领域分词

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2019RYY012018YSGZZ042017RCL532019WZY02

2021

10.11863/j.suse.2021.01.08

四川轻化工大学学报(自然科学版)

四川轻化工大学学报(自然科学版)

ISSN：
年,卷(期)：2021.34(1)
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