【摘 要】
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中文分词任务,是自然语言处理中一项非常基本的任务。但由于统计中文分词方法所需要的训练样本规模比较大,中文分词任务存有比较差的领域适应性。针对此种问题,文章提出了一
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中文分词任务,是自然语言处理中一项非常基本的任务。但由于统计中文分词方法所需要的训练样本规模比较大,中文分词任务存有比较差的领域适应性。针对此种问题,文章提出了一种中文分词方法,可以联合学习跨领域,此方法联合学习用大量的源领域样本帮助目标领域的分词,在一定程度上提升了分词的性能。有试验研究表明,在目标领域标注样本比较少的时候,文章提出的中文分词性能方法在很大程度上高于传统分词方法的中文分词性能。
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