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基于字词分类的层次分词方法
被引量:
2
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作者
张聪品
赵理莉
吴长茂
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第8期2034-2037,共4页
中文分词是自然语言处理的基础性问题。条件随机场模型分词过程中出现的切分粒度过小和多字粘连造成的错分问题,是影响分词结果的两个主要原因。提出了一个基于字词分类的层次分词模型,该模型采用多部有效词典进行处理,在外层分词系统...
中文分词是自然语言处理的基础性问题。条件随机场模型分词过程中出现的切分粒度过小和多字粘连造成的错分问题,是影响分词结果的两个主要原因。提出了一个基于字词分类的层次分词模型,该模型采用多部有效词典进行处理,在外层分词系统中解决切分粒度过小问题;在内层核心层,条件随机场分词后再处理多字粘连问题。实验结果表明,采用加入多词典的字词结合层次分类模型F-测度值有较大的提高,有助于得到好的分词结果。
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关键词
中文分词
字词分类
多词典分词
条件随机场
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职称材料
题名
基于字词分类的层次分词方法
被引量:
2
1
作者
张聪品
赵理莉
吴长茂
机构
河南师范大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第8期2034-2037,共4页
基金
河南省基础与前沿技术研究计划项目(092300410152)
河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目
河南省科技攻关项目(2007520026)
文摘
中文分词是自然语言处理的基础性问题。条件随机场模型分词过程中出现的切分粒度过小和多字粘连造成的错分问题,是影响分词结果的两个主要原因。提出了一个基于字词分类的层次分词模型,该模型采用多部有效词典进行处理,在外层分词系统中解决切分粒度过小问题;在内层核心层,条件随机场分词后再处理多字粘连问题。实验结果表明,采用加入多词典的字词结合层次分类模型F-测度值有较大的提高,有助于得到好的分词结果。
关键词
中文分词
字词分类
多词典分词
条件随机场
Keywords
Chinese Word Segmentation CWS character word classification multi-dictionary cws Conditional Random Field CRF
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于字词分类的层次分词方法
张聪品
赵理莉
吴长茂
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
2
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