| 基于神经网络的预警领域分词仿真算法 |
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| 引用本文： | 陈静雯,马福民,刘新,李娟. 基于神经网络的预警领域分词仿真算法[J]. 计算机仿真, 2021, 38(12): 1-6,38. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.12.001 |
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| 作者姓名： | 陈静雯 马福民 刘新 李娟 |
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| 作者单位： | 江苏省突发事件预警信息发布中心,江苏 南京210008;南京财经大学信息工程学院,江苏 南京,210023 |
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| 摘 要： | 分词是中文信息处理的第一步,但由于预警信息的领域性较强,直接将现有分词方法应用于预警领域,算法效率和分词结果的准确性都急剧下降.采用神经网络领域纠正器框架,在通用粗分阶段引入权重信息,改进了双字哈希词典的构造方法,有效降低了最大匹配分词算法的迭代次数.在领域纠正阶段,构建合法预警人工分词语料,利用双向GRU模型设计神经网络预警领域纠正器,提高领域适应性.仿真证明了算法在有效提高分词速度的同时,取得了更加优秀的准确率、召回率和P值,能够满足预警信息快速、准确切分的需求.
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| 关 键 词： | 中文分词 神经网络 领域纠正 权重词典 |
Word Segmentation Simulation Algorithm Based on Neural Network In Early Warning Field |
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| CHEN Jing-wen,MA Fumin,LIU Xin,LI Juan. Word Segmentation Simulation Algorithm Based on Neural Network In Early Warning Field[J]. Computer Simulation, 2021, 38(12): 1-6,38. DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.12.001 |
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| Authors: | CHEN Jing-wen MA Fumin LIU Xin LI Juan |
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