检索结果-南通市图书馆

Lexicon-Augmented cross-domain Chinese Word Segmentation with Graph Convolutional Network

Chinese Journal of Electronics 2022年第5期31卷 949-957页

作者： YU Hao HUANG Kaiyu WANG Yu HUANG Degen School of Computer Science and Technology Dalian University of Technology School of Foreign Languages Dalian University of Technology

Existing neural approaches have achieved significant progress for Chinese word segmentation(cws). The performances of these methods tend to drop dramatically in the cross-domain scenarios due to the data distribution mismatch across domains and the out of vocabulary words problem. To address these two issues,proposes a lexicon-augmented graph convolutional network for cross-domain cws. The novel model can capture the information of word boundaries from all candidate words and utilize domain lexicons to alleviate the distribution gap across domains. Experimental results on the cross-domain cws datasets(SIGHAN-2010 and TCM)show that the proposed method successfully models information of domain lexicons for neural cws approaches and helps to achieve competitive performance for crossdomain cws. The two problems of cross-domain cws can be effectively solved through various interactions between characters and candidate words based on ***, experiments on the cws benchmarks(Bakeoff-2005) also demonstrate the robustness and efficiency of the proposed method.

关键词： cross-domain cws datasets candidate words neural cws approaches vocabulary words problem text analysis vocabulary convolutional neural nets domain lexicons natural language processing lexicon-augmented cross-domain Chinese word segmentation graph neural networks lexicon-augmented graph convolutional network learning (artificial intelligence) cross-domain scenarios word processing word boundaries

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：