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基于N—最短路径方法的中文词语粗分模型
刘群; 张华平
2002
发表期刊中文信息学报
ISSN1003-0077
卷号16.0期号:005页码:1
摘要预处理过程的词语粗切分,是整个中文词语分析的基础环节,对最终的召回率,准确率,运行效率起着重要的作用。词语粗分必须能为后续的过程提供少量的,高召回率的,中间结果。本文提出了一种基于N-最短路径方法的粗发模型,旨在兼顾高召回率和高效率。在此基础上,引入了词频的统计数据,对原有模型进行改进,建立了更实用的统计模型。针对人民日报一人月的语料库(共计185,192个句子),作者进行了粗分实验。按句子进行统计,2-最短路径非统计粗分模型的召回率为99.73%;在10-最短路径统计粗分模型中,平均6.12个粗分结果得到的召回率达99.94%,比最大匹配方法高出15%,比以前最好的切词方法至少高出6.4%。而粗分结果数的平均较全切分减少了64倍。实验结果表明:N-最短路径方法是一种预处理过程中实用,有效的词语粗分手段。
关键词N-最短路径方法 中文词语粗分模型 中文词语分析 预处理 统计模型 中文信息处理
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35166
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
刘群,张华平. 基于N—最短路径方法的中文词语粗分模型[J]. 中文信息学报,2002,16.0(005):1.
APA 刘群,&张华平.(2002).基于N—最短路径方法的中文词语粗分模型.中文信息学报,16.0(005),1.
MLA 刘群,et al."基于N—最短路径方法的中文词语粗分模型".中文信息学报 16.0.005(2002):1.
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