本文關(guān)鍵詞：基于雙向LSTMN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞研究分析

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【摘要】：在2002年之前,利用算法實現(xiàn)分詞的方法基本上是基于字典、詞庫匹配的。在2002年發(fā)表了第一篇基于字標(biāo)注的分詞論文,首次把中文分詞抽象成序列生成序列的問題,隨后在一些模型上實現(xiàn)的基于字標(biāo)注的分詞系統(tǒng)取得了不錯的效果,如：最大熵模型、隱含馬爾可夫模型、條件隨機場模型、支持向量機模型等。目前主流的分詞系統(tǒng)使用的是條件隨機場模型。在2006年深度學(xué)習(xí)的概念被提出,隨后應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域,成功地取得諸多突破性的進(jìn)展,其中的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更是被廣泛運用于解決詞性標(biāo)注、翻譯、命名實體識別等自然語言處理問題。把多數(shù)自然語言處理問題抽象成序列生成序列,并采用合適的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理,成為當(dāng)前的熱點和主流�；谧謽�(biāo)注的分詞本質(zhì)上是序列生成序列的問題,因此本論文中,采用改進(jìn)的雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)中文分詞。改進(jìn)的長短期記憶單元與標(biāo)準(zhǔn)的長短期記憶單元不同在于,采用存儲帶來保存過去的信息,并通過注意力機制合理利用這些信息,避免僅僅向后傳遞一個隱藏狀態(tài)向量而造成的信息壓縮。標(biāo)準(zhǔn)的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好地解決詞與詞之間遠(yuǎn)距離的依賴關(guān)系,而雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能捕獲到句子中一個詞的上下文信息,從而網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能更好地理解語義并正確實現(xiàn)分詞。同時提出標(biāo)準(zhǔn)雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層加注意力機制層的方式實現(xiàn)中文分詞,研究在不同位置上添加注意力機制對中文分詞的影響。
【關(guān)鍵詞】：深度學(xué)習(xí) 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中文分詞 注意力機制
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景11-15
• 1.1.1 中文分詞的重要性與傳統(tǒng)方法11-13
• 1.1.2 中文分詞與深度學(xué)習(xí)13-15
• 1.2 論文主要工作和貢獻(xiàn)15
• 1.3 論文組織15-17
• 第二章 深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)17-34
• 2.1 為什么深度學(xué)習(xí)流行17-18
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)元18-21
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練方式與BP算法21-23
• 2.4 深度學(xué)習(xí)的二分類與多分類函數(shù)23-27
• 2.5 RNN和經(jīng)典的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-32
• 2.6 本章小結(jié)32-34
• 第三章 深度學(xué)習(xí)與自然語言處理34-48
• 3.1 基于窗口大小的深度學(xué)習(xí)模型34-39
• 3.2 基于RNN的深度學(xué)習(xí)模型39-43
• 3.3 基于注意力機制的深度學(xué)習(xí)模型43-45
• 3.4 雙向RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第四章 基于BI-LSTMN的中文分詞48-58
• 4.1 LSTM缺點及解決方式48-51
• 4.2 LSTMN單元51-54
• 4.3 雙向LSTMN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-56
• 4.4 雙向LSTM加注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)56-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 實驗與分析58-61
• 5.1 實驗設(shè)置58
• 5.1.1 實驗數(shù)據(jù)集58
• 5.1.2 實驗環(huán)境58
• 5.1.3 評測標(biāo)準(zhǔn)58
• 5.2 中文分詞實驗細(xì)節(jié)與分析58-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-64
• 6.1 總結(jié)61-62
• 6.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-71
• 致謝71-72
• 參與項目72-74

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本文編號：710843