• 综合
  • 标题
  • 关键词
  • 摘要
  • 学者
  • 期刊-刊名
  • 期刊-ISSN
  • 会议名称
搜索

作者:

修驰 (修驰.) | 宋柔 (宋柔.)

摘要:

近几年的中文分词研究中,基于条件随机场(CRF)模型的中文分词方法得到了广泛的关注。但是这种分词方法在处理歧义切分方面存在一定的问题。CRF虽然可以消除大部分原有的分词歧义,却会带来更多新的错误切分。本文尝试找到一种简单的、基于"大词"实例的机器学习方法解决分词歧义问题。实验结果表明,该方法可以简单有效的解决原有的分词歧义问题,并且不会产生更多新的歧义切分。

关键词:

CRF 中文分词 分词歧义 大词 机器学习

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学计算机学院
  • [ 2 ] 北京语言大学语言信息处理研究所

通讯作者信息:

电子邮件地址:

查看成果更多字段

相关关键词:

来源 :

年份: 2011

语种: 中文

被引次数:

WoS核心集被引频次: 0

SCOPUS被引频次:

ESI高被引论文在榜: 0 展开所有

万方被引频次:

中文被引频次:

近30日浏览量: 2

在线人数/总访问数:1406/2914164
地址:北京工业大学图书馆(北京市朝阳区平乐园100号 邮编:100124) 联系我们:010-67392185
版权所有:北京工业大学图书馆 站点建设与维护:北京爱琴海乐之技术有限公司