基于Web知识的中文分词结果优化

• 作者: 杨阳 秦成磊 魏晓
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 中文分词 未登录词 网络新词 搜索引擎 分词优化
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.12.014

摘要

随着人们在互联网上的活动越来越频繁,网络新词不断涌现.现有的中文分词系统对新词的识别效率并不高.对新词的识别效率直接影响分词的精度,也对互联网应用系统的服务质量产生影响.在分词系统分词结果的基础上,提出利用搜索引擎和百度百科等Web知识,结合统计和匹配实现新词识别的方法,进一步实现对系统原始分词结果的优化.实验数据表明,该方法能够有效识别网络新词并实现分词结果的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏晓	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	10	24	3.0	4.0
2	秦成磊	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	3	8	2.0	2.0
3	杨阳	上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院	1	5	1.0	1.0