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检索条件："关键词=N—gram语言模型 "
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发文量、被引量趋势图

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基于语义扩展模型的中文网页关键词抽取被引量：4
《计算机工程》2012年第22期163-166,共4页汪洋 帅建梅 
国家"863"计划基金资助项目"结合语义的视频服务网站自动发现与分析评估"(2008AA01Z408)
提出一种基于语义扩展模型、分步骤的无监督关键词抽取方法。选择词语的网页结构特征、词性、词长、TF-IDF值等特征,通过聚类算法抽取候选关键词。根据n-gram语言模型理论,引入邻接变化数等特征构建基于词的语义扩展模型,采用无监督方...
关键词：中文网页关键词抽取 语义扩展模型 邻接变化数 聚类算法 n—gram语言模型 
基于混合语言模型的中文智能输入技术
《北京工业大学学报》2007年第9期997-1001,共5页章森 刘磊 刁麓弘 
国家自然科学基金(60572125).
分析了中文智能输入技术的研究现状和存在的问题,提出了基于混合n-gram的中文智能输入技术,给出了系统实现的架构,研究了混合2-gram模型的有关问题以及字词网格的求解算法,讨论了自动预测与系统学习功能的实现.测试结果表明拼音到汉字...
关键词：中文智能输入 n—gram语言模型 MARKOV模型 字词网格 用户行为 
基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别被引量：2
《计算机工程与应用》2010年第31期135-138,共4页冯鲸华 古丽拉.阿东别克 玛依来.哈帕尔 
国家自然科学基金No.60763005;国家教育部;国家语委民族语言文字规范标准建设及信息化科研项目(No.MZ115-92)~~
针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训...
关键词：N—gram语言模型 哈萨克文机构名识别 实体名识别 
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