【摘 要】
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维吾尔语是形态变化复杂的黏着性语言,维吾尔语词干词缀切分对维吾尔语信息处理具有非常重要的意义,但到目前为止,维吾尔语词干提取的性能仍存在较大的改进空间。该文以N-gra
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61163032）
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维吾尔语是形态变化复杂的黏着性语言,维吾尔语词干词缀切分对维吾尔语信息处理具有非常重要的意义,但到目前为止,维吾尔语词干提取的性能仍存在较大的改进空间。该文以N-gram模型为基本框架,根据维吾尔语的构词约束条件,提出了融合词性特征和上下文词干信息的维吾尔语词干提取模型。实验结果表明,词性特征和上下文词干信息可以显著提高维吾尔语词干提取的准确率,与基准系统比较,融入了词性特征和上下文词干信息的实验准确率分别达到了95.19%和96.60%。
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