【摘 要】
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汉语自动分词是中文信息处理中的重要环节。基于统计的汉语自动分词方法存在训练数据稀疏的问题，而人工标注工作量过大又制约着语料库规模的进一步扩大。 本文在基于统计的
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汉语自动分词是中文信息处理中的重要环节。基于统计的汉语自动分词方法存在训练数据稀疏的问题，而人工标注工作量过大又制约着语料库规模的进一步扩大。 本文在基于统计的汉语自动分词的基础上，引入开放学习机制，通过有监督和无监督相结合的学习方法，建立包含可信度修正和部分三元语法信息的多元分词模型。然后讨论了切分算法和人机交互等几个实现中的具体问题。通过实验确定模型参数和阈值。实验结果表明，引入开放学习机制的分词模型，闭式分词正确率达到99.07％和开式分词正确率达到98.08％，同时增强了分词系统的适应性和消歧能力。
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