不同水平留学生汉语交集型与组合型切分歧义识别实验研究

通过对初、中级水平留学生汉语交集型与组合型切分歧义识别实验研究发现:两种类型切分歧义识别的汉语水平和链长主效应都十分显著,初级识别错误率、修改率均高于中级。对于交集型切分歧义而言,链长越长,识别错误率越低;组合型链长1、2识别错误率无显著差异,但链长为3时识别错误率显著提高;链长为1时,初级与中级识别错误率相当,链长为2、3时,初级识别错误率高于中级。文章从两类切分歧义特点、汉语水平与链长、动态语境与修改意识等方面分析了造成这些差异的原因,并提出了相应的教学建议。

一种面向网络答疑的汉语切分歧义消除算法

针对网络答疑的特点,该文提出了一种汉语歧义消除算法,采用回溯机制及歧义消除评优算法相结合的方法消除汉语切分歧义。首先利用回溯机制发现句子的切分歧义字段,产生含有多种可能切分结果的候选集;然后针对网络答疑特点提出了评优算法,利用该算法计算候选结果的评价值,对其进行排序,选取分词最佳结果,从而消除歧义,提高分词的准确率。该算法已经在基于Web的自然语言答疑系统WebAnswerSystem中实现并得到了实际应用。实验结果表明,算法具有较高的准确率和召回率,对自然语言网络答疑中进行切分歧义消除是行之有效的。

音节切分歧义方法研究

音节切分是整句拼音转换的基础,由于拼音的特殊性,存在歧义切分的可能。如果采用最少分词算法只能得到一种切分结果,不能保证整句拼音转换的正确性。提出一种音节切分算法,通过插入音素节点不断构造合法音节节点,进而生成状态空间,遍历算法遍历状态空间可获得所有的切分可能,而当用户进行删除操作时,只需删除部分相关节点。整个状态空间随用户的操作进行局部调整,分布均匀。该算法有利于存在歧义切分问题的整句拼音转换,可从保留下来的所有切分可能中选出一个全局最优的语句候选,保证整句转换的正确性。

汉语自动分词系统中切分歧义与未登录词的处理策略

本文主要综述了汉语自动分词系统中,切分歧义与未登录词的表现形式以及相应的处理策略,指出在没有完全突破现行机器翻译理论的前提下,增强机器翻译系统中切分歧义与未登录词的处理能力,是提高系统准确率的一种有效措施。

MFC编程技术在汉语切分歧义研究中的应用

应用MFC编程技术设计实现了汉语语料实时分析工具软件。该工具软件能够识别出汉字字串中的切分歧义,以直观便捷的图形表示方式为研究者表明切分歧义的位置与类型。阐述该工具软件使用的多文档界面、窗口分割、树视图控制、图形绘制等MFC编程技术,探讨了在实现该工具软件中涉及的一个中文信息处理关键技术:切分歧义的识别。

汉语自动分词中切分歧义及处理技术

描述了汉语自动分词中切分歧义的发现和歧义字段的消除,给出了基于词典的汉语词自动切分和基于统计的词类与词性歧义消除的模型和实现方法.

词边界信息对读者阅读汉语切分歧义的影响

读者在阅读汉语切分歧义句时,由于汉语文本中词边界信息不明确,可能会出现回读或猜词试错的情况,导致阅读效率降低。通过实验讨论了有无词边界信息对读者阅读汉语切分歧义的影响。在实验中只讨论了一种词边界形式,即词间空格。通过实验得到以下结论:一是读者阅读汉语切分歧义句时,词边界信息有助于提高阅读效率;二是当词边界信息只出现在句中的切分歧义处时,积极作用最明显;三是读者在阅读同音字叠加的特殊歧义句时,无论句中有无词边界信息,都会出现停顿和反复回读的情况。

神经网络技术在汉语歧义切分中的应用

针对目前汉语自动分词系统中切分歧义的难点，本文提出利用神经网络模式识别的方法帮助消歧。介绍了所建立的实验系统，并进行了实验分析。

不同水平留学生汉语切分歧义识别实验研究

通过初、中级汉语水平留学生切分歧义识别实验研究,我们发现:(1)切分歧义识别时,汉语水平主效应显著,链长主效应显著;(2)初级学生链长为1和2的识别错误率无显著差异,而中级学生链长为1的识别错误率高于链长为2的;(3)初、中级学生各链长的修改率和修改正确率都呈"链长2>链长1>链长3"的趋势;(4)切分歧义识别时,中级学生利用语境进行调整的意识和能力均更强,且更多采取自上而下的阅读模式。

基于SVM和k-NN结合的汉语交集型歧义切分方法

本文提出了基于支持向量机 (SVM)和k 近邻 (k NN)相结合的一种分类方法 ,用于解决交集型伪歧义字段。首先将交集型伪歧义字段的歧义切分过程形式化为一个分类过程并给出一种歧义字段的表示方法。求解过程是一个有教师学习过程 ,从歧义字段中挑选出一些高频伪歧义字段 ,人工将其正确切分并代入SVM训练。对于待识别歧义字段通过使用SVM和k NN相结合的分类算法即可得到切分结果。实验结果显示使用此方法可以正确处理 91 .6%的交集歧义字段 ,而且该算法具有一定的稳定性。

高频最大交集型歧义切分字段在汉语自动分词中的作用

交集型歧义切分字段是影响汉语自动分词系统精度的一个重要因素。本文引入了最大交集型歧义切分字段的概念，并将之区分为真、伪两种主要类型。考察一个约１亿字的汉语语料库，我们发现，最大交集型歧义切分字段的高频部分表现出相当强的覆盖能力及稳定性：前４，６１９个的覆盖率为５９．２０％，且覆盖率受领域变化的影响不大。而其中４，２７９个为伪歧义型，覆盖率高达５３．３５％。根据以上分析，我们提出了一种基于记忆的、高频最大交集型歧义切分字段的处理策略，可有效改善实用型非受限汉语自动分词系统的精度。

现代汉语通用分词系统中歧义切分的实用技术

歧义切分技术是中文自动分词系统的关键技术之一·特别是在现代汉语通用分词系统(GPWS)中,允许用户动态创建词库、允许多个用户词库同时参与切分,这给歧义切分技术提出了更高的实用性要求·从大规模的真实语料库中,考察了歧义(特别是交集型歧义)的分布情况和特征;提出了一种改进的正向最大匹配歧义字段发现算法;并根据GPWS的需求,提出了一种“规则+例外”的实用消歧策略·对1亿字《人民日报》语料(约234MB)中的交集型歧义字段进行了穷尽式的抽取,并随机的对上述策略进行了开放性测试,正确率达99%·

基于汉语二字应成词的歧义字段切分方法

文章提出了利用汉语中的二字应成词,计算汉语句内相邻字之间的互信息1及t-信息差这两个统计信息量的新方法,进而应用这两个统计量,解决汉语自动分词中的歧义字段的自动切分问题。实验结果表明,采用该文所述的方法,对歧义字段的切分正确率将达到90%,与其他分词方法相比较,进一步提高了系统的分词精度,尤其与文献1所述方法比较,对于有大量汉语信息的语料,将降低系统的时间复杂度。

一种基于多元信息库的自适应汉语歧义切分方法

在分析目前分词方法的基础上提出了一种通过建立多元信息库、采用改进型的粗分算法以找出所有可能存在歧义的句子、借助于人工干预建立错误切分歧异词库等,实现汉语歧异切分的方法,通过修改、插入多元信息库中的信息量,进一步设计了一个具有自适应能力的歧义切分方法,并通过实验证明该方法能够有效改进汉语分词中错误歧义切分的结果.

利用分词属性解决歧义切分

介绍一种基于词的切分属性的分词算法。这种方法在最大匹配法基础上，根据大量的真实语料中出现的语言现象，把汉语中的词按其在分词意义下的特性进行分类，对每一类词确定一组规则，同时利用词的自然属性进行歧义难点处理，使分词算法更接近于实用的目的。

基于二元关系分词模型解决歧义词切分

歧义词的切分是中文分词要面对的数个难题之一,解决好了这个问题就能够有力提升中文分词的正确率。对此,本文简要介绍了汉语分词的概况,并具体分析了当前中文分词技术存在的障碍和介绍了中文分词中的歧义词切分问题,最后在此基础上提出了一种基于多元关系模型的能够有效解决歧义切分的中文分词系统模型并简要分析了这种模型未来的优化方向。

词边界信息在汉语切分歧义中的应用

汉语学习者在阅读歧义句时,可以通过增减信息、变换位置或联系上下文语境等方法推断出正确的句义信息。但是,这样就容易出现反复回读或结合语境被动猜测的情况,导致阅读效率的降低。合理利用词边界信息可以减少汉语切分歧义概率,优化汉语文本,提高阅读效率。

汉语交集型歧义切分字段关于专业领域的统计特性

交集型分词歧义是汉语自动分词中的主要歧义类型之一。现有的汉语自动分词系统对它的处理能力尚不能完全令人满意。针对交集型分词歧义,基于通用语料库的考察目前已有不少,但还没有基于专业领域语料库的相关考察。根据一个中等规模的汉语通用词表、一个规模约为9亿字的通用语料库和两个涵盖55个专业领域、总规模约为1.4亿字的专业领域语料库,对从通用语料库中抽取的高频交集型歧义切分字段在专业领域语料库中的统计特性,以及从专业领域语料库中抽取的交集型歧义切分字段关于专业领域的统计特性进行了穷尽式、多角度的考察。给出的观察结果对设计面向专业领域的汉语自动分词算法具有一定的参考价值。

基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统设计

传统自然语言中歧义字段切分系统设计对于歧义字段的分辨能力较差,切分效率差,准确度低。针对上述问题,设计一种基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统。系统硬件设计了三个模块:采集及分词知识提取模块负责对自然语言中的字段进行收集与信息提取,辨别歧义字段;算法与测试模块处理负责检测所捕捉字段的歧义字段信息,提高系统精准度;分词识别模块负责对歧义字段进行系统切分。软件设计了系统的各项功能,包括系统分词精度提升功能、速度提升功能、完备性增强功能、可维护性以及系统可移植性增强功能,综合整理各结构的性能,进一步提高整体系统切分能力,以实现对歧义字段的切分目的。为检测系统工作效果,与传统系统进行实验对比,结果表明,基于知识图谱的自然语言中歧义字段切分系统设计的切分效果优于传统系统设计。