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针对传统基于特征的中文分词模型中,参数相对于训练数据过多而难以准确估计特征权值这一问题,提出了一种基于特征嵌入的神经网络方法.嵌入方法将特征转化为低维实值向量,能有效降低特征维度.另外,为了增强模型的性能,给出了一种学习速率线性衰减方法.研究了正则项的方法来增强模型的泛化能力.实验表明：文中提出的模型可以提高中文分词问题的求解效率.