【摘 要】
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对已有的N-gram平滑算法进行了系统地分析,分别实现了Absolute、W-B和Katz平滑算法.为解决传统Katz平滑算法在处理某些汉语固定搭配时无法进行概率折扣的问题,利用词性信息构
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（60435020）,国家高技术研究发展计划资助项目（2002AA117010-09）.
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对已有的N-gram平滑算法进行了系统地分析,分别实现了Absolute、W-B和Katz平滑算法.为解决传统Katz平滑算法在处理某些汉语固定搭配时无法进行概率折扣的问题,利用词性信息构造了新的折扣系数.新的折扣系数使词频越大,折扣越小,后接词越多,折扣越大,满足平滑算法对折扣系数的期望.试验结果表明：新的Katz平滑算法降低了N-gram模型的交叉熵,在汉语分词中应用改进的平滑算法也提高了分词结果的F量度.
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