【摘 要】
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在建立统计语言模型时,往往会遇到词典的词汇量不够的问题.对于医学等专业领域的语料,这一问题尤为严重.针对这一问题,本文提出了一种新的基于统计的识别新词方法--右边缘扩
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在建立统计语言模型时,往往会遇到词典的词汇量不够的问题.对于医学等专业领域的语料,这一问题尤为严重.针对这一问题,本文提出了一种新的基于统计的识别新词方法--右边缘扩展法.该方法对分词后的语料中产生的连续单字词进行关联范数估计,利用右边缘扩展的方法判断词的边界.在实验中,我们将右边缘扩展法与基于Witten-Bell back off方法的两两合并法相结合,循环地调整词典,优化语言模型.实验结果表明,该算法具有很高的识别正确率与检出率,可以有效地识别出语料中出现的新词汇,尤其是专业术语.
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