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基于聯(lián)合學習的跨領域法律文書中文分詞方法
江明奇; 嚴倩; 李壽山 蘇州大學計算機科學與技術學院; 江蘇蘇州215006
關鍵詞：中文分詞 法律文書 聯(lián)合學習
摘要：中文分詞任務是自然語言處理的一項基本任務。但基于統(tǒng)計的中文分詞方法需要大規(guī)模的訓練樣本,且擁有較差的領域適應性。然而,法律文書涉及眾多領域,對大量的語料進行標注需要耗費大量的人力、物力。針對該問題,該文提出了一種基于聯(lián)合學習的跨領域中文分詞方法,該方法通過聯(lián)合學習將大量的源領域樣本輔助目標領域的分詞,從而提升分詞性能。實驗結(jié)果表明,在目標領域標注樣本較少的條件下,該文方法的中文分詞性能明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
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