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基于词形的汉语文本切分方法
被引量：
4
1
作者
付国宏
王晓龙
《情报学报》
CSSCI
北大核心
1999年第3期235-240,共6页
本文在分析汉语分词一般模型基础上，引入词形概率、词整合系数和词形网格等概念，提出了一个基于词形的汉语文本切分模型，并实现了一个反向动态规划和正向栈解码相结合的二次扫描的汉语文本切分算法。由于引入了词形概率、词整合系数...
本文在分析汉语分词一般模型基础上，引入词形概率、词整合系数和词形网格等概念，提出了一个基于词形的汉语文本切分模型，并实现了一个反向动态规划和正向栈解码相结合的二次扫描的汉语文本切分算法。由于引入了词形概率、词整合系数，本模型不仅反映了词形统计构词规律，而且在一定程度上体现了长词优先的切分原则。初步测试表明，本方法的切分准确率和消歧率分别可达９９６％和９３４４％。
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关键词
汉语分词
词形
概率
整合系数
词形网格
信息处理
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职称材料
题名
基于词形的汉语文本切分方法
被引量：
4
1
作者
付国宏
王晓龙
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与工程系
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
1999年第3期235-240,共6页
基金
国家863项目资助
文摘
本文在分析汉语分词一般模型基础上，引入词形概率、词整合系数和词形网格等概念，提出了一个基于词形的汉语文本切分模型，并实现了一个反向动态规划和正向栈解码相结合的二次扫描的汉语文本切分算法。由于引入了词形概率、词整合系数，本模型不仅反映了词形统计构词规律，而且在一定程度上体现了长词优先的切分原则。初步测试表明，本方法的切分准确率和消歧率分别可达９９６％和９３４４％。
关键词
汉语分词
词形
概率
整合系数
词形网格
信息处理
Keywords
Chinese word segmentation,word form probability,word form coefficient,word Form lattice.
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于词形的汉语文本切分方法
付国宏
王晓龙
《情报学报》
CSSCI
北大核心
1999
4
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