基于CNN和LSTM混合模型的中文词性标注

发布时间：2018-05-26 05:54

  本文选题：词性标注 + 卷积神经网络　； 参考：《武汉大学学报(理学版)》2017年03期

【摘要】：中文词性标注具有重要的作用,它的准确性和标注速度直接影响到自然语言处理的后续任务.提出一种基于CNN(convolutional neural network)和LSTM(long-short term memory)混合模型进行中文词性标注.该模型采用三层结构,用词向量和CNN的滑动窗口特性产生词语表示特征,LSTM的时序性来产生词性标注的序列标签.分别在PFR《人民日报》语料库、CTB7.0和CoNLL09语料库上对该模型进行测试,在未加入任何人工特征的条件下,对词语进行词性标注,词性标注效果好于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.
【作者单位】： 武汉理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2015AA015403)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1936180