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HDP与互信息相结合的中文无指导分词
被引量:
2
1
作者
曹自强
李素建
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第6期1-5,44,共6页
该文探讨了无指导条件下的中文分词,这对构建语言无关的健壮分词系统大有裨益。互信息与HDP(Hierarchical Dirichlet Process)是无指导情况下常用的分词模型,该文将两者结合,并改进了采样算法。不考虑标点符号,在两份大小不同的测试语...
该文探讨了无指导条件下的中文分词,这对构建语言无关的健壮分词系统大有裨益。互信息与HDP(Hierarchical Dirichlet Process)是无指导情况下常用的分词模型,该文将两者结合,并改进了采样算法。不考虑标点符号,在两份大小不同的测试语料上获得的F值为0.693与0.741,相比baseline的HDP分别提升了5.8%和3.9%。该文还用该模型进行了半指导分词,实验结果比常用的CRF有指导分词提升了2.6%。
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关键词
HDP
互信息
无指导分词
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职称材料
题名
HDP与互信息相结合的中文无指导分词
被引量:
2
1
作者
曹自强
李素建
机构
北京大学计算语言学教育部重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第6期1-5,44,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273278)
国家社会科学基金资助项目(12&ZD227)
+1 种基金
国家科技支撑计划子课题资助项目(2011BAH10B04-03)
国家863计划项目资助(2012AA011101)
文摘
该文探讨了无指导条件下的中文分词,这对构建语言无关的健壮分词系统大有裨益。互信息与HDP(Hierarchical Dirichlet Process)是无指导情况下常用的分词模型,该文将两者结合,并改进了采样算法。不考虑标点符号,在两份大小不同的测试语料上获得的F值为0.693与0.741,相比baseline的HDP分别提升了5.8%和3.9%。该文还用该模型进行了半指导分词,实验结果比常用的CRF有指导分词提升了2.6%。
关键词
HDP
互信息
无指导分词
Keywords
HDP
mutual information unsupervised word segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
HDP与互信息相结合的中文无指导分词
曹自强
李素建
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013
2
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