基于自然语言处理技术的数据治理体系研究及应用OACSTPCD

在自然语言处理技术中,中文分词模型计算时间长、学习能力有限是目前困扰学术界的问题,对此提出一种结合SACNN+CRF模型。该模型结合自注意力机制、卷积神经网络、CRF优势完成中文分词任务。最佳参数测试结果表明,SACNN+CRF模型的最佳隐藏数和最佳迭代次数分别为100个和200次。相较于BiSTM+CRF模型,SACNN+CRF模型的MAE、RMSE、MAPE三个指标分别提升了32.98%、41.89%、36.58%。所提出的SACNN+CRF模型具有较高的运行效率,在中文分词任务中的应用具有较高的价值。