【摘 要】
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中文分词在自然语言处理中占据了十分重要的地位.为了提高中文分词的速度,论文提出了一种新的求解最大概率路径的方法.该方法主要分为两步:1)将词频总和的数值减小来解决下溢问题;2)避免使用复杂的计算方法,使用简单的除法操作来降低运行时间提高分词速度.最后,使用搜狗新闻数据集进行实验验证,新方法的中文分词速度相较于JIEBA的中文分词的速度显著提高,并且为了验证分词的性能,对准确率,召回率以及F1进行了计算,三个指标的值均可达到95％以上.
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院 西安 710121
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中文分词在自然语言处理中占据了十分重要的地位.为了提高中文分词的速度,论文提出了一种新的求解最大概率路径的方法.该方法主要分为两步:1)将词频总和的数值减小来解决下溢问题;2)避免使用复杂的计算方法,使用简单的除法操作来降低运行时间提高分词速度.最后,使用搜狗新闻数据集进行实验验证,新方法的中文分词速度相较于JIEBA的中文分词的速度显著提高,并且为了验证分词的性能,对准确率,召回率以及F1进行了计算,三个指标的值均可达到95％以上.
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