第1 章中文分詞研究／1
1.1 研究背景和意義／2
1.2 中文分詞研究現(xiàn)狀／5
1.3 面臨的問題與挑戰(zhàn)／19
第2 章面向微博語料的新詞識別／22
2.1 新詞定義及其分析／23
2.2 新詞識別的統(tǒng)計量／26
2.3 新詞識別算法／33
第3 章面向微博語料的新詞識別方法的作用／43
3.1 新詞識別實驗語料介紹／43
3.2 新詞識別實驗評價方法／44
3.3 普通新詞識別實驗設(shè)計及結(jié)果分析／45
3.4 低頻新詞識別實驗設(shè)計及結(jié)果分析／50
3.5 小結(jié)／55
第4 章基于λ-主動學(xué)習(xí)的中文微博分詞方法／57
4.1 候選樣例池的構(gòu)建／58
4.2 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的初始分詞器／70
4.3 λ-主動學(xué)習(xí)方法／72
第5 章基于λ-主動學(xué)習(xí)分詞方法的作用／79
5.1 λ-主動學(xué)習(xí)分詞方法實驗語料介紹／79
5.2 評價方法／80
5.3 基于規(guī)則修正的跨領(lǐng)域微博分詞結(jié)果／80
5.4 初始分詞器的分詞結(jié)果／82
5.5 λ-主動學(xué)習(xí)擴(kuò)充的語料對LSTM 分詞器的影響／83
5.6 小結(jié)／86
第6 章基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文微博分詞／88
6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)／89
6.2 基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞方法／90
6.3 基于BLSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文分詞方法／93
6.4 基于BLSTM 和CRFs的協(xié)同訓(xùn)練微博分詞框架／96
第7 章基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文微博分詞的作用／107
7.1 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文微博分詞實驗數(shù)據(jù)介紹／107
7.2 評價方法／107
7.3 λ-主動學(xué)習(xí)方法對LSTM 分詞器的影響／108
7.4 協(xié)同訓(xùn)練方法的分詞結(jié)果／110
7.5 小結(jié)／116
參考文獻(xiàn)／118
索引／139