基于词频统计的中文分词的研究

论文介绍了一个基于词频统计的中文分词系统的设计和实现。通过这个系统,可以将输入的连续汉字串进行分词处理,输出分割后的汉语词串,一般是二字词串,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。这个系统选用了三种统计原理分别进行统计:互信息,N元统计模型和t-测试。文中还对这三种原理的处理结果进行了比较,以分析各种统计原理的统计特点,以及各自所适合的应用场合。     

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。     

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。     

藏语语料库加工方法研究

为了使藏语语料库具有规范性、统一性和实用性,提高加工的整体水平,在藏语语料库的加工过程中首先要对五花八门的藏语语料库进行整理和统一,得到高质量的原始语料库,其次确定藏语原料库加工的切分单位,针对藏语的语法特征提出藏语语料库藏语词语类别和词类标记集,同时在对藏语词语进行归类和统计的基础上建立分词标注词典库,设计并实现藏文自动分词标注软件,利用分词标注软件对大规模藏语语料库进行切分和标注,最终实现藏语语料库的多级加工。     

规则和统计相结合的中文地址翻译方法

该文研究了一种规则和统计相结合的中文地址翻译方法。首先利用区划词典、关键字词典和模式表进行分词及词语类型标注,并根据词语类型划分地址单元;然后,以统计翻译模型为基础结合少量的翻译词典和人工模板对地址单元进行翻译;最后,将地址单元的翻译结果以逆序粘合在一起,形成最终译文。实验表明,利用该方法翻译中文地址能够取得较好地翻译效果。     

基于矩阵约束法的中文分词研究

分词识别和歧义消除是影响信息检索系统准确度的重要因素，该文提出了一种基于语法和语义的使用约束矩阵的中文分词算法。该算法建立在语法和句法的基础上，从语境角度分析歧义字段，提高分词准确率。系统可以将输入的连续汉字串进行分词处理，输出分割后的汉语词串，并得到一个词典。再用《现代汉语语法信息词典》进行处理，实验结果显示分词准确率能提高10%左右。     

病理镜检文本数据的结构化处理方法

目前医疗文本数据的结构化处理大多依赖通用分词工具或医学知识库,而通用分词工具对专业术语的识别效果并不理想,且国内的中文医学术语标准化进程不足。针对此问题,提出一种基于统计信息对镜检文本数据进行结构化处理的方法。该方法以聚类文本为基础,基于断点词与重合串分词,利用分词词串的统计信息获取关键词以及词语类别信息,并进行词语扩充,从而得到最终词库作为字典。利用基于字典的双向最大匹配分词算法,对文本数据进行分词,并通过添加否定检出的规则,获取结构化数据。实验结果表明,该方法获取的医学词库的准确率达到了80%,实现了不依赖分词工具获得结构化数据的功能。     

中文分词十年回顾

过去的十年间,尤其是2003年国际中文分词评测活动Bakeoff开展以来,中文自动分词技术有了可喜的进步。其主要表现为: (1)通过“分词规范+词表+分词语料库”的方法,使中文词语在真实文本中得到了可计算的定义,这是实现计算机自动分词和可比评测的基础;(2)实践证明,基于手工规则的分词系统在评测中不敌基于统计学习的分词系统;(3)在Bakeoff数据上的评估结果表明,未登录词造成的分词精度失落至少比分词歧义大5倍以上;(4)实验证明,能够大幅度提高未登录词识别性能的字标注统计学习方法优于以往的基于词(或词典)的方法,并使自动分词系统的精度达到了新高。     

面向专业领域的中文分词方法

在专业领域分词任务中,基于统计的分词方法的性能受限于缺少专业领域的标注语料,而基于词典的分词方法在处理新词和歧义词方面还有待提高。针对专业领域分词的特殊性,提出统计与词典相结合的分词方法,完善领域词典构建流程,设计基于规则和字表的二次分词歧义消解方法。在工程法领域语料上进行分词实验。实验结果表明,在工程法领域的分词结果准确率为92.08%,召回率为94.26%,F值为93.16%。该方法还可与新词发现等方法结合,改善未登录词的处理效果。     

基于Hash结构词典的双向最大匹配分词法

针对当前自然语言处理中中文分词基于词典的机械分词方法,正序词典不能作为逆向最大匹配分词词典以及反序词典维护困难的问题,提出一种新的词典构造方法并设计了相应的双向最大匹配算法,同时在算法中加入了互信息歧义处理模块来处理分词中出现的交集型歧义。该算法可以在分词的过程中显著提高分词的精确度,适用于对词语切分精度要求较高的中文语言处理系统。     

基于语料的哈萨克语词频统计研究

哈萨克语作为新疆少数民族语言之一,其词频统计作为自然语言处理的基础性课题,成为需要迫切解决的问题。基于此,介绍Zapf 定律及哈萨克语词频统计之间的联系。对连续输入哈萨克语字符串进行切分,再输入切分后的哈萨克语词串,由此得到哈萨克语词典。在词典中存储词形不同的哈语词组,以及这些词组出现的频率,并进行哈萨克语的统计实验,结果说明哈萨克语词频之间存在内在联系,同时验证哈萨克词频符合Zapf 的幂率定律。     

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。     

基于词图的最大概率分词方法

中文分词的方法主要可分为基于规则和基于统计两大类:前者一般借助于词图的方法,将分词问题转化为最优路径问题,通常切分结果不惟一;后者利用统计模型对语料库进行统计,计算量较大,但准确率较高.对词图和N元语法进行了介绍,并结合两者实现了一种中文分词方法.该方法将词图中的最大概率路径作为中文句子分词的结果,其中涉及对语料库进行二元词频统计,设计了一个多级哈希结构的分词词典,实验数据表明该方法能有效地进行自动分词.     

基于自适应隐马尔可夫模型的石油领域文档分词

中文分词技术是把没有分割标志的汉字串转换为符合语言应用特点的词串的过程,是构建石油领域本体的第一步。石油领域的文档有其独有的特点,分词更加困难,目前仍然没有有效的分词算法。通过引入术语集,在隐马尔可夫分词模型的基础上,提出了一种基于自适应隐马尔可夫模型的分词算法。该算法以自适应隐马尔可夫模型为基础,结合领域词典和互信息,以语义约束和词义约束校准分词,实现对石油领域专业术语和组合词的精确识别。通过与中科院的NLPIR汉语分词系统进行对比,证明了所提算法进行分词时的准确率和召回率有显著提高。     

汉语分词索引字数与分词效率的对比研究

针对汉语分词词典中双字哈希索引机制未能充分利用索引分词,而分词效率又明显优于首字哈希索引机制的问题,在充分分析汉语构词特点的基础上,提出了基于三字哈希索引的分词词典机制,并通过将字串的三态标记与下一索引指针的乘积作为哈希值的链地址法,简化了词典结构,节省了内存空间。理论分析和真实语料仿真均证明了三字哈希索引机制与不同字数的其他索引机制相比,具有更好的分词效率。     

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。     

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。     

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。