抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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深学習と人工知能の発展に伴い,自然言語処理タスクへのニューラルネットワークを適用したますます研究。しかし,これらの研究の大部分はデータセットとして英語コーパスをとるが,中国語コーパスを用いて実施した研究はほとんどない。一方,既存の漢字処理アルゴリズムは,典型的には,基本単位として中国語単語や漢字をがより深い情報を無視する漢字。中国言語では,ストロークは英単語の文字に類似した漢字の基本単位である。文字レベルでの深い学習の最近の成功からヒントを得て,中国語処理のための中国人脳卒中レベルのより深い探求と中国語テキスト分類のためのサービスにを開発した。本論文では,類似した漢字成分を考慮したストロークの基本的特徴を掘ると漢字の連続表現を学習するための中国人脳卒中をと中国語テキスト分類のためのサービスを開発するための新しい方法を提案した。は効果的に文字埋め込みを学習し,中国語単語類似性判断と中国語テキスト分類への適用を畳込みニューラルネットワークに基づく専用ニューラルアーキテクチャを開発した。両方の実験の結果は,脳卒中レベル方法である中国語処理に有効であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】