基于深度学习的中文词法分析模型算法研究

发布时间：2025-05-15 05:24

　　在自然语言处理任务中,中文词法分析是一个关键的基础研究领域,其研究成果直接关系到中文句法分析和语义分析的精确度,深刻影响机器翻译、智能问答等高级应用处理的效率。中文词法分析由中文分词和中文词性标注两个任务组成,这两个任务是中文词法分析的关键所在。然而现有的中文词法分析研究以统计方法为主,存在模型复杂、训练时间过长等缺点。随着深度学习的兴起,基于深度神经网络解决现有方法的不足成为了自然语言处理领域热点问题。首先,针对现有中文分词方法存在的训练时间长、不能有效利用长距离信息、模型结构复杂等缺点,本文提出了基于深度学习的双向门控循环神经网络和线性条件随机场组合模型。该组合模型利用门控循环神经网络强大的建模能力,通过前向和后向两个方面处理,快速得到评分矩阵,然后利用线性条件随机场模型考虑整个句子的局部特征加权,得到最终的分词结果。该组合模型突破了传统方法窗口的极限、结构简单、易于操作、可以自动学习特征、减少特定知识任务的学习、有效地利用上下文信息、真正实现端到端处理。通过在微软亚洲研究院分词语料库和北京大学分词语料库进行实验证明,本文提出的分词组合模型不仅提升了分词结果,而且在保证分词速度的基础...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1深度学习框架

图2.1深度学习框架络模型时记忆神经网络模型经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）由于其记忆单元保留历P领域广泛应用，并在NLP任务处理中展示了显著效果。相对于传N能够有效利用历史信息，这对于预测当前状态信息非常重要。理意长序列的信息，但....

图2.2LSTM结构图

江理工大学硕士学位论文基于深度学习的中文词法分析模型算法研究

图 2.3 LSTM 单元结构图

图2.3LSTM单元结构图从图2.2和图2.3中可以看出：在t时刻，LSTM单元存在一个输出ht和记忆状态ct,对于下一个时刻t+1，LSTM将t时刻的输出ht和t+1时刻的输入xt作为cell的输入。首先，该输入信息经过遗忘门，遗忘门....

图2.4sigmoid函数tanh为双曲正切函数sing()

图2.4sigmoid函数为双曲正切函数sing()cosxxxxxeexxee---==+

本文编号：4046312