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基于联合学习的跨领域法律文书中文分词方法 下载：32 浏览：317

江明奇 严倩 李寿山 《中文研究》 2019年3期

摘要:
中文分词任务是自然语言处理的一项基本任务。但基于统计的中文分词方法需要大规模的训练样本，且拥有较差的领域适应性。然而，法律文书涉及众多领域，对大量的语料进行标注需要耗费大量的人力、物力。针对该问题，该文提出了一种基于联合学习的跨领域中文分词方法，该方法通过联合学习将大量的源领域样本辅助目标领域的分词，从而提升分词性能。实验结果表明，在目标领域标注样本较少的条件下，该文方法的中文分词性能明显优于传统方法。

面向问答文本的属性分类方法 下载：56 浏览：347

江明奇 沈忱林 李寿山 《当代中文学刊》 2019年10期

摘要:
属性分类是属性级情感分析中的一个重要任务。该任务旨在对文本包含的某些具体属性进行自动分类。已有的属性分类方法研究基本都是面向新闻、评论等文本类型。与已有研究不同的是,该文的研究主要面向问答文本的属性分类任务。针对问答文本的属性分类问题,该文提出了一种多维文本表示的方法。首先,该方法进行中文句子切分;其次,使用LSTM模型对每个子问题和答案学习一个隐层表示;再其次,通过融合多个隐层表示,形成多维文本表示;最后,使用卷积层处理多维文本表示,获得最终分类结果。实验结果表明该方法明显优于传统的属性分类方法。
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