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基于机器学习的无需人工编制词典的切词系统
被引:22
作者
:
黄萱菁
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机构:
复旦大学计算机科学系
黄萱菁
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机构:
吴立德
王文欣
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机构:
复旦大学计算机科学系
王文欣
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机构:
叶丹瑾
机构
:
[1]
复旦大学计算机科学系
来源
:
模式识别与人工智能
|
1996年
/ 9卷
/ 04期
关键词
:
贝努里概型;
相关度;
广义似然比;
查全率;
查准率;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
摘要
:
本文介绍了一个基于自学习的无需人工编制词典的切词系统.首先用统计方法建立起附有相关度的切词词典.然后,提出将切词问题转化为一个有向图中求解最大加权路径问题,并提出利用词典中的相关度信息切分文本的一个新算法.最后,我们对词典和切词的质量都作了系统的分析,并与其他方法作了性能比较.
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