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- Neural Machine Translation with Byte-Level Subwords - arXiv. org
x ctx emb = DepthWiseConv(x emb) or x ctx emb = BiGRU(x emb) Decoding with Byte-Level Subwords While any sen-tence can be represented as a byte sequence, the converse is, however, not necessarily true in that there are byte se-
- UniFork：探索模态对齐以实现统一的多模态理解与
可视化分词器。我们采用单一的图像分词器来同时执行理解和生成，以保持架构的简单性。 我们的早期探索性实验表明，在有限规模训练下，基于VAE 的分词器表现不佳，这与之前 工作的观察一致(Xie et al , 2024) 。相反，我们利用了VILA-U (Wu et al , 2024b) 中提
- 基于LEBERT-CRF和知识图谱的中文地址修正 补全方法
文分词成为了中文分词的主要研究方法。 2006 年，张晓淼将反向传播(Back Propagate, BP)神经网络进行 改进并将其运用于中文分词任务[9]。
- 基于LSTM和CRF的藏文分词模型 - sc. cipsc. org. cn
分词方法和基于字的分词方法[2]。基于字典的 藏文分词方法以词典为主要划分依据。基于 字的分词方法是目前较流行的基于统计的分 词方法。其基于给定的每个字的标签划分。 近年随着文本数据的增多，神经网络模 型在分词中广泛应用[3-4]深度学习在中文分词
- 开放搜索 最佳实践
英文分词，适合于英文搜索场景，对于分词后的每个英文单词默认会做去词根、单复数转化。 nws_text 自定义分词，适合特殊场景下系统自带无法解决的搜索场景，可以实现完全用户控制的效果。推送文档及搜索
- Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese . . .
Is Word Segmentation Necessary for Deep Learning of Chinese Representations? Yuxian Meng 1, Xiaoya Li , Xiaofei Sun , Qinghong Han Arianna Yuan 1;2, and Jiwei Li 1 Shannon AI 2 Computer Science Department, Stanford University
- 微博中的“中美外交风波”舆情文本研究
本文中使用隐式马尔科夫模型（HMMSegment）⑩作为分词器进行分词。隐式马尔科 隐式马尔科 夫模型在中文分词中效果比较好，模型也更加成熟。
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