研究人员介绍 ， 针对这一问题 ， 该论文提出的模型将中文分词和词性标注视作联合任务 ， 可一体化完成 。 模型分别对自动获取的上下文特征和句法知识加权 ， 预测每个字的分词和词性标签 ， 不同的上下文特征和句法知识在各自所属的注意力通道内进行比较、加权 ， 从而识别特定语境下不同上下文特征和句法知识的贡献 。
为了测试该模型的性能 ， 论文在一般领域和跨领域分别进行了实验 。 宋彦介绍 ， 一般领域实验结果显示 ， 该模型在5个数据集（CTB5 ， CTB6 ， CTB7 ， CTB9 ， Universal Dependencies）的表现（F值）均超过前人的工作 。 （采访人员 刘园园）
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