Key points are not available for this paper at this time.
كانت الطرق المُشرفة هي النهج السائد لتقسيم الكلمات الصينية. يمكن أن تنخفض الأداء بشكل كبير عندما يكون نطاق الاختبار مختلفًا عن نطاق التدريب. في هذه الورقة، ندرس مشكلة الحصول على التعليقات الجزئية من البيانات المتاحة مجانًا للمساعدة في تقسيم الكلمات الصينية عبر نطاقات مختلفة. يتم تحويل مصادر مختلفة من التعليقات المجانية إلى شكل موحد من التعليقات الجزئية، ويتم استخدام نموذج CRF متغير للاستفادة من البيانات المعلنة بالكامل وجزئيًا بشكل متسق. تظهر نتائج التجارب أن نموذج تقسيم الكلمات الصينية يستفيد من البيانات المعلنة جزئيًا والمتاحة مجانًا. على بيانات SIGHAN Bakeoff 2010، حققنا نتائج تنافس الأفضل المبلغ عنها في الأدبيات.
درس ليو وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.