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针对条件随机场分词不具有良好的领域自适应性,提出一种条件随机场与领域词典相结合的方法提高领域自适应性,并根据构词规则提出了固定词串消解,动词消解,词概率消解三种方法消除歧义。实验结果表明,该分词流程和方法,提高了分词的准确率和自适应性,在计算机领域和医学领域的分词结果F值分别提升了7.6%和8.7%。 相似文献
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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。 相似文献
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目前比较流行的中文分词方法为基于统计模型的机器学习方法。基于统计的方法一般采用人工标注的句子级的标注语料进行训练,但是这种方法往往忽略了已有的经过多年积累的人工标注的词典信息。这些信息尤其是在面向跨领域时,由于目标领域句子级别的标注资源稀少,从而显得更加珍贵。因此如何充分而且有效的在基于统计的模型中利用词典信息,是一个非常值得关注的工作。最近已有部分工作对它进行了研究,按照词典信息融入方式大致可以分为两类:一类是在基于字的序列标注模型中融入词典特征,而另一类是在基于词的柱搜索模型中融入特征。对这两类方法进行比较,并进一步进行结合。实验表明,这两类方法结合之后,词典信息可以得到更充分的利用,最终无论是在同领域测试和还是在跨领域测试上都取得了更优的性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(12)
基于链式条件随机场模型的序列标注中文分词方法随着中文分词评测Bakeoff的展开得到广泛应用。词位标注集和特征模板集对该模型的学习至关重要,但当前的研究大多采用单一的标注集和特征模板集进行实验,缺乏标注集和特征模板集结合的尝试,使得中文分词中未登录词识别率不高,从而影响互联网领域语料的分词效果。首次采用六词位标注集结合TMPT-10和TMPT-10`特征模板,并与常见标注集和特征模板集的组合在Bakeoff语料上进行实验对比,结果表明,改进的方法 6tag-tmpt10取得更好的未登录词召回率,在互联网领域中文分词能取得很好的效果;同时在F值上也与其他最好结果相当。 相似文献
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中文分词是中文信息处理的基础,在语音合成、中外文翻译、中文检索、文本摘要等方面均有重要应用。在中文分词的任务中,存在的主要问题在于可用有效特征较少,分词准确率较低,如何有效的获取和使用分词特征是关键。该文从中文文本生成的过程出发,基于词长噪声的高斯分布特性,提出利用上下文的词长特征作为分词特征。实验表明,在封闭测试中,采用条件随机场模型,使用该特征对现有的实验结果有提高作用。
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为提高中文分词的准确率和未登录词(OOV)识别率,提出了一种基于字表示学习方法的中文分词系统。首先使用Skip-gram模型将文本中的词映射为高维向量空间中的向量;其次用K-means聚类算法将词向量聚类,并将聚类结果作为条件随机场(CRF)模型的特征进行训练;最后基于该语言模型进行分词和未登录词识别。对词向量的维数、聚类数及不同聚类算法对分词的影响进行了分析。基于第四届自然语言处理与中文计算会议(NLPCC2015)提供的微博评测语料进行测试,实验结果表明,在未利用外部知识的条件下,分词的F值和OOV识别率分别达到95.67%和94.78%,证明了将字的聚类特征加入到条件随机场模型中能有效提高中文短文本的分词性能。 相似文献
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领域术语是各个领域的核心词汇,在研究了大量领域文献的基础上,提出了一种识别领域术语的方法。该方法以现有成熟工具为依托,使用条件随机场模型统计领域术语的词性组合概率。在选定特征集后,通过调整特征和窗口的组合,制定一个最优特征模板,同时通过10倍交叉验证法确定模型训练参数。实验结果表明,通过条件随机场模型分析领域术语的词性组合概率能够有效地识别领域术语。 相似文献
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自然语言处理是人工智能发展的重要分支,而中文分词是自然语言处理的第一步,提高中文分词的效率可以提高自然语言处理的结果的准确性。因此提出一种Attention-BIGRU-CRF模型,首先将中文文本通过词向量转换,将文本转换成向量的形式,再利用BIGRU进行序列化学习,随后引入attention机制将BIGRU的输入和输出进行相关性计算获取更精确向量值,最后将该向量值与BIGRU序列化得到的向量值进行拼接作为CRF层的输入并得到标签预测结果。由仿真结果可知,Attention-BIGRU-CRF模型在人民日报2014和MSRA的语料库得到的F1值分别为97.34%和98.25%,处理文本的分词速率为248.1 KB/s。故融合attention机制和BIGRU-CRF网络的模型既能够提高分词准确率,又能提高分词时间和效率。 相似文献
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中文分词技术目前存在的一个问题是针对特定领域未登录词识别效率较低的问题.建筑类文本分词由于受到专业本身词语的特点等限制,分词时对未登录词的识别效果不太好.提出一种非监督的基于改进算法与邻接熵结合的方法来进行未登录词的识别.首先通过算法对文本间相互依赖值比较大的字串进行识别,然后通过停用词表和语料库进行筛选过滤得到候选词典,计算候选词典之间的邻接熵,设定阈值确定最后的未登录词,最后将识别的未登录词作为加入到专业词典进行分词.通过实验证明建筑领域文本在使用提出的算法时对于未登录词有较好的识别效果,准确率较算法提高了15.92%,召回率提高了7.61%,因此最终的分词效果在准确率和召回率分别可达到82.15%、80.45%. 相似文献
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一种中文分词词典新机制——四字哈希机制 总被引:9,自引:0,他引:9
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。 相似文献
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GUO Yi 《数字社区&智能家居》2008,(7)
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。 相似文献
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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。 相似文献