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汉语自动分词研究进展 总被引：11，自引：0，他引：11
汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题，文章通过对现有自动分词方法研究进展的分析。指出了今后汉语自动分词研究的三个发展方向，即对传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。 相似文献
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汉语自动分词研究展望 总被引：13，自引：1，他引：13
汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题。本文通过对现有分词方法的分析，指出了今后汉语自动分词研究的三个发展方向，即对传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。 相似文献
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一种面向中文信息检索的汉语自动分词方法 总被引：3，自引：1，他引：3
孙巍 《现代图书情报技术》2006,1(7):33-36
阐述信息检索对汉语分词技术的要求，分析中文信息检索与汉语分词技术结合过程中有待解决的关键问题，并重点针对这些要求及关键问题提出一种面向中文信息检索的汉语自动分词方法。 相似文献
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汉语自动分词模式自动机构造研究 总被引：1，自引：2，他引：1
吴绍根 《现代图书情报技术》2006,1(5):47-49
基于有限状态自动机，提出一种新型的有限自动机模型--模式自动机，并以该模型为基础，设计出一种新的汉语自动分词模型，给出构造汉语自动分词模型的核心数据结构和构造算法，并分析该分词算法的复杂度。 相似文献
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汉语自动分词研究的现状与新思维 总被引：17，自引：2，他引：15
汉语自动分词是机器翻译、文献标引、智能检索、自然语言理解与处理的基础。本文对十余年来的汉语自动分词的研究方法与成果进行了综合论述, 分析了现有分词方法的特点, 提出了把神经网络和专家系统结合起来建立集成式汉语自动分词系统的新思维。 相似文献
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基于神经网络的汉语自动分词系统的设计与分析 总被引：15，自引：1，他引：14
应用神经网络进行汉语自动分词研究是中文信息处理领域的重要课题。本文从分析神经网络的一个主要模型和算法入手,阐述了基于神经网络的汉语自动分词系统的设计方法,较详细地介绍了该系统的实验结果,并给出了必要的分析。 相似文献
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基于EM算法的汉语自动分词方法 总被引：9，自引：1，他引：8
汉语自动分词是中文信息处理中的基础课题。本文首先对汉语分词的基本概念与应用 ,以及汉语分词的基本方法进行了概述。接着引出一种根据词的出现概率、基于极大似然原则构建的汉语自动分词的零阶马尔可夫模型 ,并重点剖析了EM(Expectation Maximization)算法 ,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。 相似文献
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基于长度递减与串频统计的文本切分算法 总被引：5，自引：4，他引：5
提出了一种基于汉字串频度及串长度递减的中文文本自动切分算法。采用长串优先匹配法,不需要词典,不需要事先估计字之间的搭配概率,不需要建立字索引,利用串频信息可以自动切分出文本中有意义的汉字串。该算法能够有效地切分出文本中新涌现的通用词、专业术语及专有名词,并且能够有效避免具有包含关系的长、短汉字串中的短汉字串的错误统计。实验表明,在无需语料库学习的情况下,该算法能够快速、准确地切分出中文文档中出现频率大于等于支持度阈值的汉字串。 相似文献
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采用Visual studio.NET 开发平台,使用C#程序设计语言以及XML知识描述和数据存储,对网络专题知识组织和知识元自动抽取系统进行开发设计。对该系统的文本信息预处理、快速汉字结合自增长分词、词频全文精确统计等重要功能的设计与实现进行了深入研究。 相似文献
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全文检索中的汉语自动分词及其歧义处理 总被引：3，自引：0，他引：3
歧义处理是汉语自动分词的核心问题,汉语自动分词是中文信息检索的基础性课题。目前有基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于语义的分词方法和基于人工智能的分词方法。自动分词的歧义处理,目前主要有:利用“长词优先”排歧,利用特征词消歧,利用“互信息”和“t-信息差”消歧,利用专家系统分词消歧。参考文献15。 相似文献
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国内中文自动分词技术研究综述 总被引：22，自引：0，他引：22
认为分词是文本自动分类、信息检索、信息过滤、文献自动标引、摘要自动生成等中文信息处理的基础与关键技术之一,中文本身复杂性及语言规则的不确定性,使中文分词技术成为分词技术中的难点.全面归纳中文分词算法、歧义消除、未登录词识别、自动分词系统等研究,总结出当前中文分词面临的难点与研究热点. 相似文献
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