基于深度学习方法的句子及语素边界划分研究

被引：6

作者：

Toleu Galymzhan

邬春学

机构：

[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

来源：

电子科技 | 2017年 / 30卷 / 09期

关键词：

句子边界检测; 语素边界检测; 黏着语; 深度学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

针对哈萨克语的句子、单词及语素边界检测问题,文中提出了一种基于深度学习的边界检测方法:CNNTSS模型。通过将边界检测问题视为序列标注任务,将句子、单词及语素的边界检测合并为一种任务完成。通过对CNN-TSS模型选取最优超参数,对不同语言进行了测试。实验结果表明,该模型在不使用额外特征的情况下,在性能上超过了基于传统方法的边界检测系统。

引用

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