基于规则挖掘和Naive Bayes方法的组合型歧义字段切分

组合型歧义字段切分是中文自动分词的难点之一。在对现有方法进行深入分析的基础上,提出了一种新的切分算法。该算法自动从训练语料中挖掘词语搭配规则和语法规则,基于这些规则和Naive Bayes模型综合决策进行组合型歧义字段切分。充分的实验表明,相对于文献中的研究结果,该算法对组合型歧义字段切分的准确率提高了大约8%。     

基于反序词典的中文分词技术研究

中文自动分词是计算机中文信息处理中的难题。在对中文分词的现有技术研究的基础上,对反序最大匹配分词方法进行了较深入的研究探讨,在此基础上对中文分词的词典结构和分词算法做了一部分改进,设计了基于反序词典的中文分词系统。实验表明,该改进算法加快了中文的分词速度,使得中文分词系统的效率有了显著提高。     

基于规则挖掘和Na(l)ve Bayes方法的组合型歧义字段切分

组合型歧义字段切分是中文自动分词的难点之一.在对现有方法进行深入分析的基础上,提出了一种新的切分算法.该算法自动从训练语料中挖掘词语搭配规则和语法规则,基于这些规则和Nave Bayes模型综合决策进行组合型歧义字段切分.充分的实验表明,相对于文献中的研究结果,该算法对组合型歧义字段切分的准确率提高了大约8%.     

基于反序词典的中文分词技术研究

中文自动分词是计算机中文信息处理中的难题.在对中文分词的现有技术研究的基础上,对反序最大匹配分词方法进行了较深入的研究探讨,在此基础上对中文分词的词典结构和分词算法做了一部分改进,设计了基于反序词典的中文分词系统.实验表明,该改进算法加快了中文的分词速度,使得中文分词系统的效率有了显著提高.     

基于“固结词串”实例的中文分词研究

近几年的中文分词研究中,基于条件随机场(CRF)模型的中文分词方法得到了广泛的关注。但是这种分词方法在处理歧义切分方面存在一定的问题。CRF虽然可以消除大部分原有的分词歧义,却会带来更多新的错误切分。该文尝试找到一种简单的、基于“固结词串”实例的机器学习方法解决分词歧义问题。实验结果表明,该方法可以简单有效的解决原有的分词歧义问题,并且不会产生更多新的歧义切分。     

基于Lattice-LSTM的多粒度中文分词

中文分词是中文信息处理领域中的一项关键基础技术,而多粒度分词是中文分词领域较新的研究方向。针对多粒度中文分词任务,该文提出一种基于Lattice-LSTM的多粒度中文分词模型,在传统基于字的多粒度中文分词模型基础上,加入了多分词粒度的词典信息。与传统模型相比,所提出的模型在网格结构的辅助下,对不同粒度的分词标准都有较强的捕捉能力,且不局限于单一的分词标准。实验表明,该文提出的方法在多粒度中文分词方向取得了目前最好的结果。     

基于表示学习的中文分词算法探索

分词是中文自然语言处理中的一个关键基础技术。通过基于字的统计机器学习方法学习判断词边界是当前中文分词的主流做法。然而,传统机器学习方法严重依赖人工设计的特征,而验证特征的有效性需要不断的尝试和修改,是一项费时费力的工作。随着基于神经网络的表示学习方法的兴起,使得自动学习特征成为可能。该文探索了一种基于表示学习的中文分词方法。首先从大规模语料中无监督地学习中文字的语义向量,然后将字的语义向量应用于基于神经网络的有监督中文分词。实验表明,表示学习算法是一种有效的中文分词方法,但是我们仍然发现,由于语料规模等的限制,表示学习方法尚不能完全取代传统基于人工设计特征的有监督机器学习方法。     

多次Hash自动分词算法

词典是自动分词基础,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词速度和效率.本文在对中文编码体系和中文分词的算法进行研究的基础上,设计一种新的分词词典,以及基于该词典结构上的一种多次Hash自动分词算法.分析表明,该算法的时间复杂度有很大的改善.     

中文分词算法在搜索引擎应用中的运用

中文分词算法在搜索引擎应用中有着广泛的应用空间,且能够增加信息检索的准确性,故而值得予以推广。在此之上,本文简要分析了中文分词算法的作用与中文分词算法在搜索引擎中的难点,并分别从基于字符串匹配分词、基于N元语法分词、基于搜索统计技术等方面,论述了中文分词算法在搜索引擎应用中的运用策略,以此提高大众对中文分词算法的认知水平。     

自动答疑系统中文自动分词模块设计与实现

中文自动分词模块是自动答疑系统的一个重要功能模块.在分析自动答疑系统中问句特点的基础上,提出一种面向课程答疑的中文自动分词算法和分词词典设计方案,并探讨运用Visual-Prolog开发基于该算法的中文自动分词模块的关键技术,包括词的表示、构建分词词典、检索分词词典和分词谓词的实现.     

基于Hash结构的机械统计分词系统研究

在综合比较了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,论文设计并实现了一种基于Hash结构的机械统计分词系统。系统突破了传统的机械分词方法和统计分词方法,结合了两者的优势,并对其做了一系列的改进。从对测试结果的分析可以看出,系统的分词速度达到了每秒一万两千个汉字以上,且具有较强的未登陆词识别能力。     

汉语自动分词词典机制的实验研究

分词词典是汉语自动分词系统的一个基本组成部分。其查询速度直接影响到分词系统的处理速度。本文设计并通过实验考察了三种典型的分词词典机制:整词二分、TRIE索引树及逐字二分,着重比较了它们的时间、空间效率。实验显示:基于逐字二分的分词词典机制简洁、高效,较好地满足了实用型汉语自动分词系统的需要。     

中文信息处理中自动分词技术的研究与展望

汉语自动分词是中文信息处理的关键技术,已经成为中文信息处理发展的瓶颈。文章介绍了当前自动分词技术的研究状况,对各种分词算法进行了介绍,并对各种算法进行了比较和讨论。最后,对汉语自动分词技术的发展进行了展望。     

对中文自动分词机制的研究和改进

本文研究了中文分词技术,改进了传统的整词二分分词机制,设计了一种按照词的字数分类组织的新的词典结构,该词典的更新和添加更加方便,并根据此词典结构提出了相应的快速分词算法。通过对比实验表明,与传统的整词二分、逐字二分和TRIE索引树分词方法相比,该分词方法分词速度更快。     

汉语自动分词方法

本文给出了为汉语自动分词而提出了机械匹配法，特征词库法，约束矩法，语法２分析法和理解切法。     

汉语分词词典设计

汉语分词词典是中文信息处理系统的重要基础,词典算法设计的优劣直接关系着分词的速度和效率。论文采用动态TRIE索引树的词典机制,设计并实现了汉语分词词典,有效地减少了词典空间。实验结果表明该词典具有较高的查询性能。     

农业搜索引擎中文分词工具对比

中文分词是中文语言处理技术中最关键的部分,被作为其中最重要的预处理手段广泛应用.本文主要分析和比较了ASPSeek、ICTCLAS、Paoding、MMseg、IK与JE六种分词工具对农业搜索引擎的影响.结果表明:在农业搜索引擎的应用效果中,分词准确性最优的是ICTCLAS分词工具,而F1测度最高的是JE分词工具.     

Nutch中庖丁解牛中文分词的实现与评测

中文分词是搜索引擎面临的主要挑战之一。本文通过分析Nutch文档的评分机制,针对Nutch中文分词模块的分词不符合汉语习惯的情况,提出采用以词典分词法为基础的庖丁解牛分词模块对Nutch要采集的数据进行切分,描述在Nutch上实现庖丁解牛分词模块的方法,并对该分词模块进行测试。实验表明,庖丁解牛分词模块的分词结果更符合汉语习惯,并且在词项对文档的覆盖方面更加均衡,另外索引文件所占的存储空间节省20%～65%。