中文分词技术研究
摘要分词技术做为WEB文本摘要的一个重要的技术环节在WEB文本摘要技术中占有很重要的地位本文从分词方法及分词算法两个角度对中文分词技术进行研究与分析。
关键词 中文分词未登录词特征词
词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分是计算机处理信息的基本单位。词界Word Houndury是词语之间的间隔词界之间的标志是两个词间的分隔符。汉语分词的过程也就是找出词界的过程。
1.分词方法
1.1基于词典的分词方法
M最大最小匹配标志 1为最大匹配 -1为最小匹配
分词的过程即可以表示为在DA G中从P 0到P n+1的路径中利用评价函数选取最佳路径的过程。
1.2基于统计的分词方法
1.2.1统计分词模型
N元语言模型。
1.2.2N元模型
N元语言模型是一种常用的统计语言模型利用其展开P W为
2.未登录词及分词算法
2.1未登录词问题
未登录词问题源于分词中词典的大小词典中容量有限。则必定存在词典中没有出现的词你为未登录词未登录词包括词典中未登录的人名、地名、机构名、新词语等。在实际的书面文本中特别是在新闻类文本中大量包含人名、地名、机构名等未登录词的处理成为文本自动切分的一个十分突出的问题。
2.2中文自动分词的基本算法
2.2.1正向最大匹配法MM Maximum M atch Method
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