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中文抽詞在中文自然語(yǔ)言處理中是最基礎(chǔ)的工作。本文提出了一種無(wú)詞典的t-score 和二分
相結(jié)合的抽詞算法。它首先對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理，利用噪音詞的輔助信息來(lái)做初始切分，經(jīng)過(guò)處理后一部分詞被抽取出來(lái)，存入結(jié)果集。接著利用本文的抽詞算法來(lái)進(jìn)行二次抽詞，本算法應(yīng)用了N-Gram 的思想，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法不但抽詞速度快，而且抽取出的詞相對(duì)長(zhǎng)度大，維護(hù)了中文語(yǔ)言的完整性，為進(jìn)一步進(jìn)行語(yǔ)義分析和索引構(gòu)建打下了良好的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵字：無(wú)詞典；t-score；二分法；快速抽詞
相結(jié)合的抽詞算法。它首先對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理，利用噪音詞的輔助信息來(lái)做初始切分，經(jīng)過(guò)處理后一部分詞被抽取出來(lái)，存入結(jié)果集。接著利用本文的抽詞算法來(lái)進(jìn)行二次抽詞，本算法應(yīng)用了N-Gram 的思想，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法不但抽詞速度快，而且抽取出的詞相對(duì)長(zhǎng)度大，維護(hù)了中文語(yǔ)言的完整性，為進(jìn)一步進(jìn)行語(yǔ)義分析和索引構(gòu)建打下了良好的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵字：無(wú)詞典；t-score；二分法；快速抽詞
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