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融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
1
作者
任华健
郝秀兰
徐稳静
《电信科学》
2022年第12期56-64,共9页
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂...
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂难以满足输入法对实时性的需求。针对上述不足提出了一种融合了递增词汇选择算法的深度学习的输入法模型并对比了多种softmax优化方法。在人民日报数据和中文维基百科数据上进行的实验表明,该模型的转换准确率相较当前最高性能提升了15%,融合递增词汇选择算法使模型在不损失转换精度的同时速度提升了130倍。
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关键词
中文输入法
长短期记忆
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题名
融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
1
作者
任华健
郝秀兰
徐稳静
机构
湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
出处
《电信科学》
2022年第12期56-64,共9页
基金
浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室基金项目(No.2020E10017)。
文摘
输入法的核心任务是将用户输入的按键序列转化为汉字序列。应用深度学习算法的输入法在学习长距离依赖和解决数据稀疏问题方面存在优势,然而现有方法仍存在两方面问题,一是采用的拼音切分与转换分离的结构导致了误差传播,二是模型复杂难以满足输入法对实时性的需求。针对上述不足提出了一种融合了递增词汇选择算法的深度学习的输入法模型并对比了多种softmax优化方法。在人民日报数据和中文维基百科数据上进行的实验表明,该模型的转换准确率相较当前最高性能提升了15%,融合递增词汇选择算法使模型在不损失转换精度的同时速度提升了130倍。
关键词
中文输入法
长短期记忆
词汇选择
Keywords
Chinese input method
long short-term memory
vocabulary selection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
融合递增词汇选择的深度学习中文输入法
任华健
郝秀兰
徐稳静
《电信科学》
2022
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