摘要近年来,基于神经网络的分词模型在封闭领域文本上取得了很高的性能。然而,在领域移植场景下,即测试数据与训练数据的领域差异较大时,分词的性能会显著下降。该文尝试利用自动获取的弱标注数据来提升领域移植场景下的分词性能。首先,对目前性能最好的BiLSTM-CRF分词模型进行扩展,引入适用于弱标注数据的损失函数;进而提出一种简单有效的数据筛选方法,从海量弱标注数据中筛选和目前领域更相关的数据;最后,该文发现数据预处理和在神经网络中引入传统特征均可以有效提高分词性能。在SIGHAN Bakeoff 2010和ZhuXian标注测试集上的实验结果表明,该文所提方法可有效提升汉语分词领域移植性能,平均F值提高了3.6%。
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基于弱标注数据的汉语分词领域移植
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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摘要为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BI-LSTM-CRF)分词模型,在通用领域分词语料上训练得到模型参数;接着,以建设工程法律领域文本作 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于膨胀卷积神经网络模型的中文分词方法
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摘要基本篇章单元(ElementaryDiscourseUnits,EDU)识别对篇章分析工作意义重大,是构建篇章结构的基础。从篇章衔接性视角看,每个EDU都由要表达信息的起始点——主位和要传达的新信息——述位两部分构成。该文结合已有研究和汉语实际情况,给出了一个基于主述位理论的汉语基本篇章单元识别 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02利用单语数据改进神经机器翻译压缩模型的翻译质量
摘要该文提出利用一个大型且精度高的神经机器翻译模型(教师模型)从单语数据中提取隐性双语知识,从而改进小型且精度低的神经机器翻译模型(学生模型)的翻译质量。该文首先提出了“伪双语数据”的教学方法,利用教师模型翻译单语数据获得的合成双语数据改进学生模型,然后提出了“负对数似然—知识蒸馏联合优化”教学方法 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于语言学扰动的事件检测数据增强方法
摘要近年来,深度学习在事件检测领域取得了长足进展。但是,现有方法通常受制于事件检测标注数据的规模和训练阶段的不稳定性。针对上述问题,本文提出了基于语言学扰动的事件检测数据增强方法,从语法和语义两个角度生成伪数据来提升事件检测的性能。为了有效的利用生成的伪数据,该文探索了数据增加和多实例学习两个训练策 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02面向新类型人名识别的数据增强方法
摘要人名识别常被作为命名实体识别任务的一部分,与其他类型的实体同时进行识别。当前使用NER方法的人名识别依赖于训练语料对特定类型人名的覆盖,在遇到新类型人名时性能显著下降。针对上述问题,该文提出了一种基于数据增强(dataaugmentation)的方法,使用新类型人名实体替换的策略来生成伪训练数据 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02文本摘要常用数据集和方法研究综述
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