中文分词模型词典融入方法比较

发布时间：2025-04-18 02:16

　　 基于统计的方法一般采用人工标注的句子级的标注语料进行训练,但是这种方法往往忽略了已有的经过多年积累的人工标注的词典信息。这些信息尤其是在面向跨领域时,由于目标领域句子级别的标注资源稀少,从而显得更加珍贵。因此,如何充分且有效地在基于统计的模型中利用词典信息是一个非常值得关注的工作。最近已有部分工作对它进行了研究,按照词典信息融入方式大致可以分为两类:一类是在基于字的序列标注模型中融入词典特征;另一类是在基于词的柱搜索模型中融入特征。对这两类方法进行比较,并进一步进行结合。实验表明,这两类方法结合之后,词典信息可以得到更充分的利用,最终无论是在同领域测试和还是在跨领域测试上都取得了更优的性能。

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 相关工作
2 基于字的序列标注模型
    2.1 CRF中文分词模型
    2.2 词典信息的融入
3 基于词的柱搜索模型
    3.1 基本模型介绍
    3.2 词典信息的融入
4 模型对比和结合
5 实验
    5.1 相同领域性能
    5.2 跨领域性能
    5.3 模型对比分析
6 结束语



本文编号：4040364