表4:Glyce在依存句法分析(左上)、SRL(左下)、句子語義相似匹配(右上)和意圖識別(右下)和一些模型的對比及表現表5:Glyce在中英機器翻譯(左)和情感分析(右)中的表現表6:Glyce在文件分類(左)和語篇分析(右)中的表現結語
實驗使用 Glyce 的編碼方式分別在:(1)字級別語言模型(2)詞級別語言模型(3)中文分詞(4)命名實體識別(5)詞性標註(6)句法依存分析(7)語義決策標註(8)語義相似度(9)意圖識別(10)情感分析(11)機器翻譯(12)文字分類
首先,使用字型作為特徵引入NLP中這種思路還是挺有意思的,儘管直觀想這種資訊可能只會對語義匹配類或者漢字發音計算類的任務有幫助,對於分詞,詞性標註,句法,分類這種任務直觀感覺應該沒太大作用