用Visio制作最专业的技术流程图教程(怎么用visio做流程图)
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2022-05-29
前言
论文:https://arxiv.org/pdf/1712.02856.pdf ;
代码和语料:https://github.com/hankcs/multi-criteria-cws 。
本文参见上面论文及代码,介绍了一种简洁优雅的多标准中文分词方案,可联合多个不同标准的语料库训练单个模型,同时输出多标准的分词结果。通过不同语料库之间的迁移学习提升模型的性能,在10个语料库上的联合试验结果优于绝大部分单独训练的模型。模型参数和超参数全部共享,复杂度不随语料库种类增长。
自然语言处理,特别是中文处理中,语料库往往珍稀且珍贵。具体到中文分词,也是如此。为了做出一个实用的系统,不光需要高效的算法,大规模语料库也必不可少。然而对于缺乏经费的研究团队和个人,却往往只能得到sighan2005等屈指可数的几个小型语料库。即便如此,这些语料库的标注规范还互不兼容
中文分词 深度学习
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