2021研究生创新基金结题

研究生创新基金结题报告
一、项目背景
随着科技的不断进步，人工智能技术逐渐渗透到各个领域，其中自然语言处理技术成为研究的热点。

为了探索这一领域，本人在导师的指导下，开展了基于深度学习的中文分词技术研究。

二、研究过程
1. 文献综述：收集了大量关于中文分词的文献，对当前研究现状有了深入的了解，为后续的研究奠定了基础。

2. 算法选择与实现：基于深度学习的中文分词算法是当前的主流方法，本人选择了双向长短期记忆网络（BiLSTM）作为基础模型，并进行了改进。

3. 数据集构建：为了训练模型，需要构建一个大规模的中文分词数据集。

本人从公开网络上爬取了大量中文文本，并进行了清洗和标注。

4. 模型训练与优化：使用构建的数据集对模型进行训练，并不断调整超参数和优化模型结构，以提高分词准确率。

5. 实验与分析：通过对比实验，验证了所提算法的有效性，并分析了其优缺点。

三、研究成果
1. 模型改进：针对BiLSTM模型存在的问题，提出了一种基于注意力机制的中文分词算法，有效提高了分词准确率。

2. 数据集共享：为了促进中文分词技术的发展，将所构建的数据集公开分享，供其他研究者使用。

3. 应用前景：该研究成果可应用于搜索引擎、智能客服、舆情监控等领域，为相关行业提供技术支持。

四、总结与展望
通过本次研究，本人深入了解了中文分词技术的现状和挑战，掌握了基于深度学习的中文分词方法。

在未来的工作中，将继续优化模型结构，探索更加高效的中文分词算法，为相关领域的发展做出更大的贡献。