關鍵詞：深度學習 遷移學習 領域分詞 工程法律 

摘要：為了提高專業領域中文分詞性能,以及彌補專業領域大規模標注語料難以獲取的不足,該文提出基于深度學習以及遷移學習的領域自適應分詞方法。首先,構建包含詞典特征的基于深度學習的雙向長短期記憶條件隨機場(BI-LSTM-CRF)分詞模型,在通用領域分詞語料上訓練得到模型參數;接著,以建設工程法律領域文本作為小規模分詞訓練語料,對通用領域語料的BI-LSTM-CRF分詞模型進行參數微調,同時在模型的詞典特征中加入領域詞典。實驗結果表明,遷移學習減少領域分詞模型的迭代次數,同時,與通用領域的BI-LSTM-CRF模型相比,該文提出的分詞方法在工程法律領域的分詞結果F1值提高了7.02%,與預測時加入領域詞典的BI-LSTM-CRF模型相比,分詞結果的F1值提高了4.22%。該文提出的分詞模型可以減少分詞的領域訓練語料的標注,同時實現分詞模型跨領域的遷移。

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