卷积神经网络和Word Embeddings 在中文分词领域的应用

2024-01-05 02:48

本文主要是介绍卷积神经网络和Word Embeddings 在中文分词领域的应用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Convolutional Neural Network withWord Embeddings for Chinese Word  Segmentation

近年来,许多基于特征的神经模型已被应用于CWS。虽然已经有很好的表现了,但是都有两大缺点:第一,分词模型很大程度需要依赖人工设计bigram特征,不能自动捕获n-gram特征。第二,分词模型不能最大程度上使用完整的字信息。

基于第一个缺点:论文提出了卷积神经网络,它能在没有任何人工干预的特征工程情况下,捕获丰富的n-gram特征。基于第二个缺点:论文提出了一种将该模型与嵌入词相结合的有效方法。

卷积层

 

卷积这块只用到卷积层(没有池化层),并结合GLU单元 在卷积层中。GLU单元表现力比relu单元强,大家可以参考这篇论文[1

 

公式如下:

 

最把三个卷积层叠加起来,为了避免过拟合, 可以使用dropout

使用三层叠加的卷积层,能够捕获长距离的文本信息。

最后接入CRF,类似于序列标注任务。

试验,模型效果,在公开数据集上,都有很好的表现

 

[1] Language Modeling with Gated Convolutional Networks

 [2] Convolutional Neural Network withWord Embeddings for Chinese Word  Segmentation

这篇关于卷积神经网络和Word Embeddings 在中文分词领域的应用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/571422

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