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      基于表示學(xué)習(xí)方法的中文分詞系統(tǒng)

      2017-12-11 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　為提高中文分詞的準(zhǔn)確率和未登錄詞（ OOV）識(shí)別率，提出了一種基于字表示學(xué)習(xí)方法的中文分詞系統(tǒng)。首先使用Skip-gram模型將文本中的詞映射為高維向量空間中的向量；其次用K-means聚類(lèi)算法將詞向量聚類(lèi)，并將聚類(lèi)結(jié)果作為條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）模型的特征進(jìn)行訓(xùn)練；最后基于該語(yǔ)言模型進(jìn)行分詞和未登錄詞識(shí)別。對(duì)詞向量的維數(shù)、聚類(lèi)數(shù)及不同聚類(lèi)算法對(duì)分詞的影響進(jìn)行了分析?；诘谒膶米匀徽Z(yǔ)言處理與中文計(jì)算會(huì)議（ NLPCC2015）提供的微博評(píng)測(cè)語(yǔ)料進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在未利用外部知識(shí)的條件下，分詞的F值和OOV識(shí)別率分別達(dá)到95. 67%和94. 78%，證明了將字的聚類(lèi)特征加入到條件隨機(jī)場(chǎng)模型中能有效提高中文短文本的分詞性能。

      基于表示學(xué)習(xí)方法的中文分詞系統(tǒng)

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