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一种中文文档的非受限无词典抽词方法
被引：24
作者：
金翔宇
孙正兴
张福炎
机构：
[1] 南京大学软件新技术国家重点实验室
[2] 南京大学软件新技术国家重点实验室 南京大学计算机科学与技术系
[3] 南京
[4] 南京大学计算机科学与技术系
来源：
基金：
高等学校骨干教师资助计划;
中国博士后科学基金;
关键词：
中文信息处理;
自动分词;
非受限无词典抽词;
汉字结合模式;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.2 [翻译机];
学科分类号：
081203 ;
0835 ;
摘要：
本文提出了一种非受限无词典抽词模型 ,该模型通过自增长算法获取中文文档中的汉字结合模式 ,并引入支持度、置信度等概念来筛选词条。实验表明 :在无需词典支持和利用语料库学习的前提下 ,该算法能够快速、准确地抽取中文文档中的中、高频词条。适于对词条频度敏感 ,而又对计算速度要求很高的中文信息处理应用 ,例如实时文档自动分类系统
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