《表2 各类字位标注集：无池化层卷积神经网络的中文分词方法》

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《无池化层卷积神经网络的中文分词方法》

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之后，文献[2]使用最大熵（Maximum Entropy，ME)Markov模型第一次将序列标注学习方法应用到分词任务中，表2显示不同的序列标注集。文献[3]和文献[4]又将标准的序列标注学习方法——条件随机场（Conditional Random Field，CRF）引入到分词学习任务当中。自此以后，CRF的各种变种方法便成为主流的非深度学习分词模型，这些模型构成了传统的分词方法。然而，传统的分词方法的表现十分依赖于人工处理的特征。