使用机械分词与特征扫描实现对甲骨卜辞的切分

依据甲骨文语法及甲骨文词典对甲骨卜辞进行切分,是建立甲骨文语料库实现计算机辅助甲骨文考释的前提和基础.针对甲骨卜辞的切分,采用机械分词与特征扫描相结合的中文分词技术对200条比较完整的卜辞进行切分实验,将只使用机械分词和结合了特征扫描的两种方法进行比较.结果表明,采用机械分词与特征扫描相结合,实现甲骨卜辞的切分的正确率和效率都较高.

智能化中文机械分词组件的设计

分词是计算机系统对自然语言处理的第一步，分词的方法与准确率将显著影响自然语言的处理效果。在分析机械分词技术的基础上，提出构建智能化机械分词组件的思想，论述构建智能化中文分词组件的基本思路与方法，指出智能化中文机械分词组件在中文信息处理领域中的应用前景。

基于Hash结构的机械统计分词系统研究

在综合比较了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,论文设计并实现了一种基于Hash结构的机械统计分词系统。系统突破了传统的机械分词方法和统计分词方法,结合了两者的优势,并对其做了一系列的改进。从对测试结果的分析可以看出,系统的分词速度达到了每秒一万两千个汉字以上,且具有较强的未登陆词识别能力。

一种改进的MM分词方法的算法设计

本文提出了一种改进的最大匹配(MM)的自动分词方法,并给出了相应的算法及词典设计。

基于反序词典的中文分词技术研究

中文自动分词是计算机中文信息处理中的难题。在对中文分词的现有技术研究的基础上,对反序最大匹配分词方法进行了较深入的研究探讨,在此基础上对中文分词的词典结构和分词算法做了一部分改进,设计了基于反序词典的中文分词系统。实验表明,该改进算法加快了中文的分词速度,使得中文分词系统的效率有了显著提高。

汉语自动分词研究综述

本文对汉语自动分词的方法进行了概述，并在考察分词精度和分词知识的基础上。

对中文分词系统预处理模块算法的研究和改进

中文分词技术是一项在搜索引擎中广泛应用的关键技术,也是中文信息处理中的一项关键技术。文章通过对中文分词系统中预处理模块的改进提高了分词的速度,改进了分词系统。

基于层次分析法的中文分词算法改进

首先简要介绍了中文分词的应用领域,指出中文分词所面临的问题,歧义语句和未登录词的识别率低的现状。然后,在传统的机械分词算法基础上,改进算法,引入了多种优化技术。基于上述理论和改进算法,设计并实现了一个改进的中文分词系统,不仅能够保证快速分词,而且提高了分词的正确率,改善了歧义语句和未登录词的识别率低的问题。

甲骨刻辞词性标注语料库系统设计与实现

使用计算机辅助甲骨学研究,建设甲骨刻辞词性标注语料库是必不可少的一项基础性工程。现在还没有现成的甲骨刻辞词性标注语料库,因此,有必要设计和实现甲骨刻辞词性标注语料库系统。这个标注系统结合人工标注、机器标注和人工审核,循环作业,快速、高效地建设甲骨刻辞语料库。

内容管理系统的文章关键词提取组件分析与优化

SEO仍是中小网站提升网站排名的主要方法,优化关键词是其中重要的环节。本文从中文分词处理的角度,通过理论和结构分析,针对Dede CMS提出了一套优化关键词提取组件的方法,经实验对比结果证明了方法的有效性.同时还提出了推广的思路.

基于规则的英汉翻译系统的设计与实现

针对用计算机来实现不同语言间的自动翻译这一问题,设计了基于规则的英汉翻译系统,系统对词库中的词进行预处理,使之符合一定的规范,在此基础上根据单词语义切分句子,将特定单词划分成结点逐步形成译文,而后在查找过程中,找到匹配的译文,最后对每个结点的译文按照事先设立的语法来进行重组,使之最大限度地符合自然语言语法规则,达到使用户可以认识和理解的最终目的。实验证明,系统能有效实现翻译功能,具有一定的应用性。