基于联合学习的跨领域法律文书中文分词方法

中文分词任务是自然语言处理的一项基本任务.但基于统计的中文分词方法需要大规模的训练样本,且拥有较差的领域适应性.然而,法律文书涉及众多领域,对大量的语料进行标注需要耗费大量的人力、物力.针对该问题,该文提出了一种基于联合学习的跨领域中文分词方法,该方法通过联合学习将大量的源领域样本辅助目标领域的分词,从而提升分词性能.实验结果表明,在目标领域标注样本较少的条件下,该文方法的中文分词性能明显优于传统方法.