【摘 要】
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针对现有的中文分词算法在特殊领域的分词性能并不理想的问题,在基于CRF分词器的基础上,结合传统的基于字典的分词方法,以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分词工具
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针对现有的中文分词算法在特殊领域的分词性能并不理想的问题,在基于CRF分词器的基础上,结合传统的基于字典的分词方法,以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分词工具,实现了一种基于投票混合模型的地址分词方法,并使用非标准地址数据对该模型进行训练与测试。实验结果表明,在对中文地址数据的分词中,该分词器比几种常用的分词工具具有更好的分词性能,为基于分词的地址数据清洗做了一个重要的基础。
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