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基于FMM和CRFs双层分词模型的研究
基于FMM和CRFs双层分词模型的研究
作者:
金伟祖
鲁强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
前向最大匹配算法
条件随机场
双层模型
召回率
摘要:
中文分词是众多自然语言处理任务的基本工作。该文提出了一个用双层模型进行中文分词的方法。首先在低层利用前向最大匹配算法(FMM)进行粗分词,并将切分结果传至高层;在高层利用CRFs对文本重新进行标注,其中低层的识别结果作为CRFs的一项特征,最后将对每个字的标注结果转换为相应的分词结果。,跟以前单独利用CRF进行分词的模型相比.低层模型的加入对CRFs模型的标注起到了重要的辅助作用。在北京大学标注的1998年1月份的人民日报语料上进行了大量的实验,取得了精确率93.31%,召回车92.75%的切分结果,证明该方法是切实可行的。
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篇名
基于FMM和CRFs双层分词模型的研究
来源期刊
电脑知识与技术:学术交流
学科
工学
关键词
前向最大匹配算法
条件随机场
双层模型
召回率
年,卷(期)
2008,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
166-168
页数
3页
分类号
TP391
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语种
DOI
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单位
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金伟祖
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节点文献
前向最大匹配算法
条件随机场
双层模型
召回率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
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23
总被引数(次)
0
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