基于词内部模式的中文新词识别研究

• 作者: 廖祥文 林自芳 陈水利
• 来源期刊: 集美大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 中文新词 识别 词内部模式 字符位置似然概率 支持向量机
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 461-466
• 分类号: TP311
• 字数: 3879字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7405.2011.06.012

摘要

提出了一种基于支持向量机的中文新词识别算法.该算法结合新词内部模式以及词长等提出了基于词内部模式的改进字符位置似然概率,并综合新词的邻接类别等特征对新词进行识别.经过小说语料测试,实验结果表明：该算法的微F1值为0.583 3,宏F1值为0.775 7,分别比不考虑词内部模式的基准算法提高约63%和30%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖祥文	福州大学数学与计算机科学学院	26	144	7.0	11.0
2	林自芳	福州大学数学与计算机科学学院	3	30	2.0	3.0
3	陈水利	福州大学数学与计算机科学学院	6	83	2.0	6.0