【摘 要】
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词汇是语言系统中最活跃、最具有生命力的元素,哈萨克语词汇的研究对哈萨克语语言教学、词典编纂、及语音信息处理等领域有广泛应用。本文首先将连续输入哈萨克语字符串进行
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词汇是语言系统中最活跃、最具有生命力的元素,哈萨克语词汇的研究对哈萨克语语言教学、词典编纂、及语音信息处理等领域有广泛应用。本文首先将连续输入哈萨克语字符串进行提取,由此得到哈萨克语词典。词典中存储了词形不同的哈语单词,以及这些单词出现的频率,并进行了哈萨克语的统计实验,结果说明了哈萨克语词频之间存在内在联系,伺时验证了哈萨克语词频符合Zipf幕律定律。在上述统计数据的基础上,为了解决高频词出现的“泡沫”现象,我们采用改进的词语领域通用度算法对哈萨克语进行处理,为哈萨克语基本词自动识别和提取系统定量研究打下重要基础。最后本文采用N元语法模型(N-Gram)及词典匹配算法实现对哈萨克语词组自动提取。对实验结果进行了详细分析
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