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提出了一种基于词频的机械匹配自动分词算法,以长度为首优先,结合词频进行分词,未匹配字串进一步应用改进的正向和逆向的最大匹配法,结合熵率分词分别标注所有可能为词的元素。在匹配时完全忽略了5个字以上的词语,解决了随长度增大复杂度呈指数增长这一难题。实验表明,该方法改善了分词正确率,提高了切分效率。
基于词频的机械匹配文本分类改进算法
【摘 要】
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提出了一种基于词频的机械匹配自动分词算法,以长度为首优先,结合词频进行分词,未匹配字串进一步应用改进的正向和逆向的最大匹配法,结合熵率分词分别标注所有可能为词的元素
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61106068）,吉林省中青年科技领军人才及优秀创新团队项目（20121818）,吉林省科技支撑重大项目（20100214）,吉林省自然科学基金资助项目（20101521）,吉林省科技发展计划基金资助项目（20100155）
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