中文自动分词

作品数：31被引量：144H指数：7
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基于深度学习的中文自动分词研究
《吉林广播电视大学学报》2019年第12期58-59,62,共3页那勇 李明全 
吉林省科技发展计划资助项目,项目编号:20190902010TC.
传统机器学习分词的方法工作效率普遍偏低,因其基本依赖于人工设计的特征工程,且需要大量的人工验证特征的有效性。而基于神经网络深度学习算法出现后,实现了训练神经网络自动学习特征,这种方式极大减少工作量,同时提高提取特征工程的...
关键词：机器学习 中文分词 深度学习 特征工程 
基于CFRs模型的交集型歧义消解研究
《电脑知识与技术》2018年第6X期263-264,268,共3页尤慧丽 
淮安市职业教育科学"十三五"规划课题"中文自动分词中的歧义处理技术研究"(项目编号:Hazy17016)成果
中文自动分词是中文信息处理的基础,交集型歧义字段的消解又是中文自动分词中的重点。本文将CRFs模型用于交集型歧义字段的歧义消解中。该算法将交集型歧义字段的消解任务由二值分类的问题转化为序列标注的问题,这样不仅能处理任意链长...
关键词：中文自动分词 交集型歧义 CRFs模型 序列标注 
基于语境信息的中文分词交叉歧义处理方法被引量：3
《重庆工商大学学报（自然科学版）》2016年第5期20-24,共5页尹倩 
安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2013SQRW125ZD);安徽省高校人文社科重点项目(SK2015A659)
模拟人浏览句子按照语境寻找消歧证据的经验,计算歧义字段与其所在句子的语义相似度和相关度,据此作为语境计算模型,利用歧义字段与其所在句子的语境信息进行中文分词交叉歧义处理;与经典的基于统计方法相比,切分准确率有很大提高。
关键词：中文自动分词 交叉歧义 语义联系 语境计算模型 
基于DRIS系统中的中文自动分词模块设计与实现被引量：1
《电子设计工程》2016年第14期158-160,共3页张昭楠 马亚蕾 
随着信息检索技术越来越受到人们的重视,其中的中文自动分词技术就显得越来越重要。计算机通过对文本中的词语进行识别与处理,直接将结果传送给搜索引擎进行检索。文中在域内资源整合系统(DRIS)的基础上,设计并开发了一个全新的中文自...
关键词：DRIS系统 中文自动分词 搜索引擎 正向最大匹配法 
基于语义扩展度的中文分词交叉歧义处理方法被引量：1
《南昌工程学院学报》2016年第1期56-60,共5页尹倩 
安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2013SQRW125ZD);安徽省高校人文社科重点项目(SK2015A659)
提出一种歧义字段与其所在句子语义联系为依据的中文分词交叉歧义处理方法。该方法模拟人浏览句子按照语义和词语相关度寻找消歧证据的经验,通过比较计算歧义字段与整个句子的语义相似度和语义相关度,提出基于语义扩展度的中文分词交叉...
关键词：中文自动分词 交叉歧义 语义扩展度 
中文自动分词中的歧义现象研究
《语文学刊（基础教育版）》2013年第9期34-35,共2页张晓蝶 
自动分词技术是中文信息处理的基础，现已取得很多成绩，但仍有不足之处。本文主要介绍了在自动分词中歧义现象出现的原因，归纳了歧义的类型及应对策略等问题。
关键词：歧义现象 根源 类型 处理技术 展望 
中文自动分词在期刊论文检索中的应用
《图书馆学刊》2012年第11期55-57,共3页张波 
从中文分词算法的现状入手,分析了传统分析算法的缺点以及原因,在此基础上,提出了前馈控制的定义、控制思想的形成和控制策略,并在最后从空间和时间角度分析了这种思想的可行性。
关键词：中文分词 前馈控制 期刊论文 
一种组合型中文分词方法被引量：11
《计算机应用与软件》2012年第7期26-28,39,共4页郑晓刚 韩立新 白书奎 曾晓勤 
国家自然科学基金项目(60673186;60971088);江苏省高校"青蓝工程"中青年学术带头人培养对象资助项目
设计一种组合型的分词机制:基于字典的双向最大匹配,基于字标注的中文分词方法和隐马尔科夫的分词方式。通过实验的结果比较,表明该种组合型的分词方法能够较好地解决中文歧义并发现新的登录词。
关键词：中文信息处理 中文自动分词 组合型分词 
中文分词中组合型切分歧义的消解研究被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第31期125-127,134,共4页尤慧丽 晏立 杨晓东 
针对中文自动分词中组合型歧义消解难的问题,提出了一种新的切分算法来对组合型歧义字段进行消歧。该算法首先自动从训练语料中提取歧义字段的上下文信息来建立规则库,然后利用C-SVM模型结合规则对组合型歧义字段进行歧义消解。最后以1...
关键词：中文自动分词 组合型歧义 上下文信息 C-支持向量机 
中文自动分词系统概述被引量：2
《电脑知识与技术（过刊）》2010年第33期9336-9338,共3页马婷婷 
合肥学院科研发展基金项目(10KY12ZR)
汉语自动分词是中文信息处理领域的基础课题。该系统是利用计算机对中文文章进行自动分词、识别的计算机应用系统,它包括基本的自动分词方法、歧义处理和命名实体的识别等基本模块,其各部分相互依赖,共同决定该系统的质量、价值和应用...
关键词：汉语分词 隐马尔科夫模型 最大匹配模型 
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