【摘 要】
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综合基于规则的分词方法与基于统计的分词方法在分词效果上的优势,提出一种基于最大匹配算法的似然导向中文分词方法。新方法在分词阶段,将训练数据的统计信息融入到基于规则
【机 构】
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天津财经大学统计学院,中国联合网络通信有限公司青岛分公司
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目《社交媒体中敏感信息可信度评估方法研究》(18CTJ008);全国统计科学研究一般项目《基于多源数据融合的人民群众获得感和幸福感测度研究》(2018LY50);全国统计科学研究重点项目《Web社会网络中敏感信息识别及突发事件预测研究》(2017LZ05)
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综合基于规则的分词方法与基于统计的分词方法在分词效果上的优势,提出一种基于最大匹配算法的似然导向中文分词方法。新方法在分词阶段,将训练数据的统计信息融入到基于规则的最大匹配分词算法中,并根据共现性自动识别后续词;在判定阶段,利用具有马尔可夫性的n-gram模型对分词阶段获得的多组分词模式进行判定,并基于最大似然原理确定最优的分词模式以提高分词准确率。实验结果表明,新方法有效提高了分词准确率和召回率,适用于中文文本信息挖掘。
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