基于深度学习的中文自动分词研究

发布时间：2021-03-31 15:56

　　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。 

【文章来源】：吉林广播电视大学学报. 2019,(12)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
一、国内中文分词的研究现状
二、中文自动分词的研究意义及主要应用
    1、自动翻译
    2、搜索引擎
    3、语音合成
三、神经网络模型与实现
    1、LSTM神经网络模型
    2、条件随机场模型（CRF）
    3、系统整体架构
    4、实验结果与分析
四、结束语



本文编号：3111699