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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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一个自动分词分类系统的实现 总被引:14,自引:2,他引:12
本文介绍一个自动分词分类系统的实现过程。该系统采用“后控词表分词法” ,解决了词典分词法中词典构造困难、更新滞后的问题 ,提高了主题词标引的质量和效率 ,并通过对词表分类法的完善和优化 ,使自动分类的结果达到了实用水平 相似文献
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基于既定词表的自适应汉语分词技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种汉语分词算法,在给定的分词词表的基础上进行汉语分词时,不但能成功切分出分词词表中已有的词,而且能同时自动识别出分词词表中没有的词,即未登录词。与逆向最长匹配法以及其他未登录词识别算法进行的测试比较表明,该分词算法可以有效地解决大多数未登录词的识别问题,并且能减少分词错误,同时对分词算法的效率基本没有影响。 相似文献
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基于反序词典的中文逆向最大匹配分词系统设计* 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍几种常见的分词算法,在改进传统的反序词典、优化逆向最大匹配算法的基础上,设计并实现基于逆向最大匹配的中文分词系统,试验证明速度和精度都有显著提高。 相似文献
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吴琳 《现代图书情报技术》2009,(Z1)
在分析机器翻译的可读性和可懂性含义的基础上,首先阐述二者对于人们在检索和阅读外文资料过程中所起到的作用,然后提出三个影响机器翻译可懂性的指标,并引入词性和指标的权重,最后给出一种新的机器翻译译文质量的可懂性评价模型. 相似文献
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[目的/意义]文章旨在探究将不同语义知识融入机器翻译模型能否增强机器翻译的效果以及何种语义知识的作用更为显著,以助力机器翻译研究与中华优秀传统文化的传承与传播。[方法/过程]研究选取了30万对精加工的《二十四史》“古代汉语-现代汉语”平行语料作为实验数据,基于神经机器翻译OpenNMT模型,通过三种不同的特征融合方法,将词边界知识、词性知识、实体知识和依存句法知识分别融入机器翻译模型的训练过程中。[结果/结论]不同语义知识与模型的融合对典籍翻译效果有不同的影响,词边界知识、词性知识、实体知识对机器翻译任务有一定的贡献且实体知识的贡献最大,依存句法知识无明显作用。 相似文献
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