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基于统计的中文分词算法研究
基于统计的中文分词算法研究
作者:
文汉云
王同喜
邹佳伦
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
中文分词
隐马尔科夫模型
路径优化问题
维特比算法
摘要:
最近几年大数据、人工智能的迅猛发展,对数据的采集、加工、挖掘也得到了长足的发展,信息的价值逐渐凸显,智能推荐、语音识别等高价值的信息处理越来越多的改变生活。如何从互联网上中文网页内容提取出有效的识别、提取出有价值的信息是当今信息研究的重要课程。中文分词作为中文文本处理的重要组成部分,本文作者在对当前分词的基本问题,以及主要分词方法的优缺点进行思考和分析的基础上,重点分析了基于统计的分词方法,分析了基于统计的分词器的设计理念与算法思想。文中涉及中文分词的难点分析,隐含马尔科夫模型的处理,维特比路径优化算法。
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篇名
基于统计的中文分词算法研究
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
中文分词
隐马尔科夫模型
路径优化问题
维特比算法
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
149-150
页数
2页
分类号
TP311
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
文汉云
38
209
7.0
14.0
2
王同喜
26
42
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5.0
3
邹佳伦
4
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隐马尔科夫模型
路径优化问题
维特比算法
研究起点
研究来源
研究分支
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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
总下载数(次)
23
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