[发明专利]一种基于双向LSTM、CNN和CRF的中文分词方法有效
| 申请号： | 201810021528.5 | 申请日： | 2018-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN108268444B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 王保云;顾孙炎;苗栋晨 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双向LSTM、CNN和CRF的中文分词方法，基于深度学习算法对传统中文分词的改进优化。该方法具体步骤如下：对初始语料进行预处理，提取语料字符特征信息和字符对应的拼音特征信息；利用卷积神经网络得到字符的拼音特征信息向量；利用word2vec模型得到文本的字符特征信息向量；将拼音特征向量和字符特征向量进行拼接，得到上下文信息向量，放入双向LSTM神经网络中；利用线性链条件随机场对双向LSTM的输出进行解码，得到分词标注序列；对分词标注序列进行解码得到分词结果。本发明利用深度神经网络提取文本字符特征和拼音特征并结合条件随机场进行解码，可以有效提取中文文本特征并且能够在中文分词任务上取得很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 lstm cnn crf 中文 分词 方法 | ||
【主权项】：
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