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摘要
目前，现有中文分词模型大多是基于循环神经网络的，其能够捕捉序列整体特征，但存在忽略了局部特征的问题。针对这种问题，该文综合了注意力机制、卷积神经网络和条件随机场，提出了注意力卷积神经网络条件随机场模型(Attention Convolutional Neural Network CRF, ACNNC)。其中，嵌入层训练词向量，自注意力层代替循环神经网络捕捉序列全局特征，卷积神经网络捕捉序列局部特征和位置特征，经融合层的特征输入条件随机场进行解码。实验证明该文提出的模型在BACKOFF 2005测试集上有更好的分词效果，并在PKU、MSR、CITYU和AS上取得了96.2%、96.4%、96.1%和95.8%的F1值。
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