關鍵詞：中文分詞 膨脹卷積 深度學習 自然語言處理 

摘要：目前,許多深度神經網絡模型以雙向長短時記憶網絡結構處理中文分詞任務,存在輸入特征不夠豐富、語義理解不全、計算速度慢的問題。針對以上問題,該文提出一種基于膨脹卷積神經網絡模型的中文分詞方法。通過加入漢字字根信息并用卷積神經網絡提取特征來豐富輸入特征;使用膨脹卷積神經網絡模型并加入殘差結構進行訓練,能夠更好理解語義信息并提高計算速度。基于Bakeoff 2005語料庫的4個數據集設計實驗,與雙向長短時記憶網絡模型的中文分詞方法做對比,實驗表明該文提出的模型取得了更好的分詞效果,并具有更快的計算速度。

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