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J-GLOBAL ID：202002271454805681   整理番号：20A0874783

電力利用者辞書を用いたニューラルネットワークに基づくエネルギー文献のための中国語単語セグメントモデル【JST・京大機械翻訳】

A Chinese word segment model for energy literature based on Neural Networks with Electricity User Dictionary

著者 (4件)： Song Bochuan (Global Energy Interconnection Research Institute co.Ltd,Artificial Intelligence on Electric Power System, State Grid Corporation Joint Laboratory,Beijing,China) ,  Chai Bo (Global Energy Interconnection Research Institute co.Ltd,Artificial Intelligence on Electric Power System, State Grid Corporation Joint Laboratory,Beijing,China) ,  Zhang Qiang (Global Energy Interconnection Research Institute co.Ltd,Artificial Intelligence on Electric Power System, State Grid Corporation Joint Laboratory,Beijing,China) ,  Jia Quanye (Global Energy Interconnection Research Institute co.Ltd,Artificial Intelligence on Electric Power System, State Grid Corporation Joint Laboratory,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IALP  ページ： 194-198  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来の中国語単語セグメンテーション(CWS)法は,特徴が主に手の特徴である条件付きランダムフィールド(CRF),最大エントロピー(ME)のような教師つき機械学習に基づいている。これらの手動の特徴は,しばしば局所的な状況から誘導される。現在,中国語単語セグメンテーションのための最先端技術はニューラルネットワークに基づいている。しかし,これらのニューラルネットワークはユーザ辞書をほとんど導入しない。ユーザ辞書を利用できるLSTMベースの中国語単語セグメンテーションを提案した。実験は,著者らのモデルが電力領域において一般的なセグメントツールより良く機能することを示した。ユーザ辞書を用いて新しいドメインに転送すると,より良い性能を達成することが注目される。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *単語 ,  *中国語 ,  *電力 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 教師付き機械学習 ,  最大エントロピー ,  確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 電力利用 ,  辞書 ,  ニューラルネットワーク ,  エネルギー ,  文献 ,  中国語 ,  単語 ,  セグメント ,  モデル