基于改进Trie树的歧义消解方法

词典是汉语自动分词的基础,减少交集型歧义可以提高分词的准确率。在基于词典切分中,传统的Trie树每个节点存储一个字符,构建时产生了很多空指针。为了优化词典存储结构,在Trie树的基础上,采用双字Hash机制:把Trie索引树的深度限制为2,词的剩余字符串则按序组成类似"整词二分"的词典正文,并在每组词语的叶子节点上增加词频和词性的属性值,用于后序的交集型歧义识别。加载了搜狗实验室中文互联网语料统计出的15万条高频词,平均大小为60KB的5篇不同领域的测试语料作为测试样本。实验结果表明:相比其他词典而言,双字Hash分词速度得到显著提高,分词的正确率达到93.1%,基本可以满足实用型中文信息处理系统的需要。