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關鍵詞：漢語分詞 領域移植 弱標注數據 

摘要：近年來,基于神經網絡的分詞模型在封閉領域文本上取得了很高的性能。然而,在領域移植場景下,即測試數據與訓練數據的領域差異較大時,分詞的性能會顯著下降。該文嘗試利用自動獲取的弱標注數據來提升領域移植場景下的分詞性能。首先,對目前性能最好的BiLSTM-CRF分詞模型進行擴展,引入適用于弱標注數據的損失函數;進而提出一種簡單有效的數據篩選方法,從海量弱標注數據中篩選和目前領域更相關的數據;最后,該文發現數據預處理和在神經網絡中引入傳統特征均可以有效提高分詞性能。在SIGHAN Bakeoff 2010和ZhuXian標注測試集上的實驗結果表明,該文所提方法可有效提升漢語分詞領域移植性能,平均F值提高了3.6%。

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