基于PATRICIA tree的汉语自动分词词典机制

分词词典是汉语信息处理系统的一个基本组成部分,其查询和更新效率将直接影响汉语信息处理系统的性能。本文采用PATRICIA tree的数据结构,设计了一种可以对词典词条进行快速查询、更新的分词词典机制,并从理论上初步分析了它的性能。最后通过实验,在时间效率上与逐字二分的分词词典机制进行了比较。结果表明,基于PATRICIA tree的分词词典机制具有更高的查询速度和更新效率,能满足大规模、开放文本处理系统的需求。     

单数组全映射分词词典

通过研究和分析目前几种典型的分词词典机制：整词二分、TRIE索引树、逐字二分及双字哈希,提出并实现了新的单数组全映射（SAFM）分词词典。该词典具有构造简单,分词速度快,占用空间小的优点。     

对中文自动分词机制的研究和改进

本文研究了中文分词技术,改进了传统的整词二分分词机制,设计了一种按照词的字数分类组织的新的词典结构,该词典的更新和添加更加方便,并根据此词典结构提出了相应的快速分词算法。通过对比实验表明,与传统的整词二分、逐字二分和TRIE索引树分词方法相比,该分词方法分词速度更快。     

对中文自动分词机制的研究和改进

本文研究了中文分词技术,改进了传统的整词二分分词机制,设计了一种按照词的字数分类组织的新的词典结构,该词典的更新和添加更加方便,并根据此词典结构提出了相应的快速分词算法。通过对比实验表明,与传统的整词二分、逐字二分和TRIE索引树分词方法相比,该分词方法分词速度更快。     

汉语自动分词实用系统CASS的设计和实现

近年来, 汉语自动分词成力中文信息处理的一大热门课题, 其研究进展令人关注。本文主旨, 是通过介绍CASS系统的设计和实现, 阐述汉语自动分词实用系统的一般性原理, 包括系统的总体结构、自动分词算法和分词词典的实现、各种多义切分字段的识别和处理, 等等。CASS系统由总控程序、自动分词程序、设施管理程序、分词词典和知识库等五大部分组成。自动分词算法程序选用正向增字最大匹配法ASM(+1,+1,+1)实现, 该算法的嵌套调用, 可以识别出各种多义切分字段, 包括任意多重的交集型多义字段。这个算法经过相应的运行控制, 可以实现其它各种分词方法。     

一种基于双哈希二叉树的中文分词词典机制

汉语自动分词是汉语信息处理的前提,词典是汉语自动分词的基础,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词的速度和效率。详细介绍汉语自动分词的三种方法及五种词典机制,提出一种简洁而有效的中文分词词典机制,并通过理论分析和实验对比说明几种词典机制的效率差异来证明所提出分词词典机制的有效性。     

面向中文自动分词的可扩展式电子词典研究

在中文自动分词及词性标注系统中,电子词典是系统的重要组成部分,也是影响系统性能的重要因素之一。介绍了电子词典应该具备的查询功能及常用的组织结构,给出了一种结构为系统词典+用户词典的可扩展式电子词典机制。其系统词典是基于首字Hash散列的逐字二分词典结构,用户词典采用基于首字Hash散列的链接表词典结构,具有很强的扩展性和实用性。     

书面汉语自动分词专家系统的实现

本文介绍了书面汉语自动分词专家系统的实现方法, 着重分析了该专家系统中知识库的组织与实现, 以及所用的推理机制与自动分词过程。最后给出了实验结果, 该结果表明自动分词专家系统的性能机为优异（其切分精度远远高于一般的自动分词系统）。     

汉语分词词典设计

汉语分词词典是中文信息处理系统的重要基础,词典算法设计的优劣直接关系着分词的速度和效率。论文采用动态TRIE索引树的词典机制,设计并实现了汉语分词词典,有效地减少了词典空间。实验结果表明该词典具有较高的查询性能。     

汉语语言的无词曲分词模型系统

本文主要从知识的自动获取出发，介绍了研究中的汉语语言的无词典分词模型系统。     

基于Hash结构的机械统计分词系统研究

在综合比较了常用的机械分词方法和统计分词方法基础上,论文设计并实现了一种基于Hash结构的机械统计分词系统。系统突破了传统的机械分词方法和统计分词方法,结合了两者的优势,并对其做了一系列的改进。从对测试结果的分析可以看出,系统的分词速度达到了每秒一万两千个汉字以上,且具有较强的未登陆词识别能力。     

一种中文分词词典新机制——双字哈希机制

汉语自动分词是汉语信息处理的前提,词典是汉语自动分词的基础,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词的速度和效率。本文首先分析了分词词典机制在中文分词中的重要性及已有的三种典型词典机制,并在此基础上根据汉语中双字词语较多的特点提出了一种新的分词词典机制——双字哈希机制,在不提升已有典型词典机制空间复杂度与维护复杂度的情况下,提高了中文分词的速度和效率。     

基于专有名词优先的快速中文分词

中文分词是中文信息处理系统中的一个重要部分。主题信息检索系统对分词的速度和准确率有特殊的要求。文中回答了词库建立的词条来源和存储结构两大问题,提出了一种基于专有名词优先的快速中文分词方法：利用首字哈希、按字数分层存储、二分查找的机制,通过优先切分专有名词,将句子切分成碎片,再对碎片进行正反两次机械切分,最后通过快速有效的评价函数选出最佳结果并作调整。实验证明,该分词方法对主题信息文献的分词速度达92万字每秒,准确率为96%,表明该分词方法在主题信息文献的分词处理中具有较高性能。     

中文分词词典结构的研究与改进

汉语分词词典是中文信息处理系统的重要基础,词典算法设计的优劣直接关系着分词的速度和效率。分析了三种典型的分词词典结构,提出了一种具有三级索引的新词典结构,并提出了最大正向匹配的改进型匹配算法,从而降低了匹配过程的时间复杂度。最后通过实验,比较了三种典型词典结构与新词典结构的时间效率。实验结果表明,新词典结构具有更高的词典查询速度和分词速度,可以有效满足中文处理系统的需求。     

一种中文分词词典新机制——四字哈希机制

词典是中文自动分词的基础,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词的速度和效率。本文首先分析了分词词典在中文信息处理中的作用和已有的三种典型的词典机制,并在此基础上根据中文词语中双字词语较多,并且三字词、四字成语也较多这一特点提出了一种新的分词词典机制-四字哈希机制,充分发挥了现代计算机内存大空间的优势,提高了分词的速度和效率。     

基于memcached的动态四字双向词典机制*

词典是汉语机械分词的一个重要组成部分,分词词典机制的优劣直接影响到中文分词的速度和效率。在分析了几种典型的词典机制优缺点的基础上,提出一种基于memcached的动态四字双向词典机制。该词典机制有效减少了文章分词过程中对词典的访问次数,同时具有维护方便及快速添加和删除临时词等优点,适合在Web上采用双向最大匹配算法进行中文分词。     

Nutch中庖丁解牛中文分词的实现与评测

中文分词是搜索引擎面临的主要挑战之一。本文通过分析Nutch文档的评分机制,针对Nutch中文分词模块的分词不符合汉语习惯的情况,提出采用以词典分词法为基础的庖丁解牛分词模块对Nutch要采集的数据进行切分,描述在Nutch上实现庖丁解牛分词模块的方法,并对该分词模块进行测试。实验表明,庖丁解牛分词模块的分词结果更符合汉语习惯,并且在词项对文档的覆盖方面更加均衡,另外索引文件所占的存储空间节省20%～65%。     

基于SVM的词频统计中文分词研究

本文详细介绍SVM（支持向量机）在词频统计中文分词中的应用。可将输入的连续字串进行分词处理，输出分割后的汉语词串，一般为二字词串，并得到一个词典。词典中不重复地存储了每次处理中得到的词语，以及这些词语出现的频率。选用了互信息原理进行统计。并采用SVM算法，分词的准确性与传统相比有了很大的提高，并具有一定的稳定性。