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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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文献信息
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
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金伟祖 22 93 5.0 9.0
2 鲁强 2 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
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
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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