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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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文献信息
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 4.0 5.0
3 邹佳伦 4 7 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1989(1)
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1997(2)
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2001(1)
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2019(0)
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研究主题发展历程
节点文献
中文分词
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
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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