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一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法

吴应良 韦岗 李海洲

吴应良, 韦岗, 李海洲. 一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(11): 1148-1153.
引用本文: 吴应良, 韦岗, 李海洲. 一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(11): 1148-1153.
Wu Yingliang, Wei Gang, Li Haizhou. A WORD SEGMENTATION ALGORITHM FOR CHINESE LANGUAGE BASED ON N-GRAM MODELS AND MACHINE LEARNING[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(11): 1148-1153.
Citation: Wu Yingliang, Wei Gang, Li Haizhou. A WORD SEGMENTATION ALGORITHM FOR CHINESE LANGUAGE BASED ON N-GRAM MODELS AND MACHINE LEARNING[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(11): 1148-1153.

一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法

A WORD SEGMENTATION ALGORITHM FOR CHINESE LANGUAGE BASED ON N-GRAM MODELS AND MACHINE LEARNING

  • 摘要: 汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题。该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。
  • 梁南元,汉语计算机自动分词知识,中文信息学报,1989,4(2),29-33.[2]王德春,应用语言学概论,上海,上海外语教育出版社,1997年12月第1版,88-120.[3]E. Charniak, C. Hendrickson, N. Jacoboson, M. Perkowitz, Equations for part-of speech tagging,AAAI-93, 1993, 784 789.[4]K. Church, A stochastic parts program and noun phrase parser for unrestricted text, ANLP-88,1998, 136-143.[5]S. Sakai, Morphological category bigram: A single language model for both spoken language and text, ISSD-93, 1993, 97-90.[6]M. Yamamoto, A re-estimation method for stochastic language modeling from ambigous obser-vations, in Proceeding of WVLC-96, California, 1996, 155-167.[7]赵以宝, 孙圣和, 一种基于单字统计二元文法的自组词音字转换算法,电子学报, 1998, 26(10), 55-58.[8]F. Jelinek, Self-Organized Language Modeling for Speech Recognition, IBM Research Report,IBM T, J. Watson Research Center, 1985. Reprinted in Reading in Speech Recognition, Waibel,A., and Lee, K-F. (Eds.), Morgan Kaufann Publishers, 1990, 450-506.[9]S.M. Katz, Estimation of probailities from sparse data for the language model component ofspeech recognizer, IEEE Trans. on Acousttics, Speech, and Signal Processing, 1987, ASSP-35(3),400-401.[10]R. Rosenfeld, The CMU statistical language modeling toolkit and its use in the 1994 ARPA CSR evaluation, In the Proc. of ARPA Spoken Language Systems Technology Workshop, Washington, 1995, 47-50.
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出版历程
  • 收稿日期:  1999-09-29
  • 修回日期:  2000-04-06
  • 刊出日期:  2001-11-19

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