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摘要:
中文分词是中文信息处理的基础.基于二元统计的HMM中文分词算法表现良好,但也存在易将包含常用介、副词的词进行误拆分的问题.改进的分词算法运用逆向最大匹配的思想,在计算粗分集权重的过程中,考虑了分词的词长及词序对正确切分的有利影响.该算法首先计算出二元统计粗分模型有向边的权值,然后根据词长修定权值,最后运用最短路径法求出分词结果.实验结果表明,该算法有效的解决了过分拆分的问题,分词效果良好.
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文献信息
篇名 一种改进的基于二元统计的HMM分词算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 中文分词 逆向最大匹配 二元统计模型 HMM模型
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 算法与分析
研究方向 页码范围 14-16,20
页数 分类号 TP311
字数 3567字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2011.01.005
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 李德华 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 123 1321 19.0 29.0
2 潘莹 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 6 28 2.0 5.0
6 田思虑 华中科技大学图像识别与人工智能研究所 1 10 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
中文分词
逆向最大匹配
二元统计模型
HMM模型
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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