未登录名词短语识别现状初探

中文信息处理是人工智能领域中的一个重要分支.中文自动分词是中文信息处理的基础.本文对自动分词现状及其几个技术难点做了一定的探讨,其中特别对自动分词中亟待解决的几个难题之一未登录名词短语识别的现状进行了分析.     

一种应用分治策略的中文分词方法

自动分词是中文信息处理的关键步骤。由于具有结构简单、易于实现和开发周期短等优点,基于词典的分词方法被广泛应用。结合中文多字词数量少,使用频度低的特点,设计实现了一种新的词典机制,在此基础上,把分治策略引入到分词中,提出了一种新的分词算法,幷对该算法进行了理论分析和实验验证。     

基于VC＋＋／MFC的中文自动分词算法及其软件的实现

中文自动分词一直是中文信息处理、Web文档挖掘等处理文档类研究的基础技术之一,传统的中文分词技术研究,主要集中在算法的改进研究上,对实验的平台,有关软件的实现涉及很少.本文通过探讨中文自动分词的重要性和不可或缺性,给出了基于VC /MFC自动分词软件的开发技术,最后对软件实现的四种基于词典的机械匹配的算法进行了实验分析,实验证明该系统能够高效的给中文信息处理提供一个平台.     

基于最小费用最大流的中文分词算法模型

中文自动分词不仅是中文信息处理的基础性工作而且对后续句法分析、语义分析等中文信息处理流程有着很大的影响。本文基于最小费用最大流,提出一个具有拓展性的中文分词算法模型,实验证明了本算法能够准确地对输入文字串进行切分。     

基于专业词典的带词长的中文分词技术的研究

中文分词词典是中文信息处理技术的重要基础,中文分词词典设计的优劣直接关系着分词的速度与效率。本文在研究了各种中文分词算法和中文分词词典机制的基础上,提出了一种基于专业词典的带词长的中文分词词典算法,主要用于对专业文档中进行加工处理,并且基于该算法设计了一个基于专业词典的带词长的中文分词词典的专业文档切分系统。     

基于词性标注与分词消歧的中文分词方法

中文分词是中文信息处理的前提和基础.文章综合基于词典的分词方法和统计的分词方法的优点,旨在提出一种基于词性标注与分词消歧的中文分词方法,针对初次分词结果中的歧义集进行对比消歧.利用正向、逆向最大匹配方法以及隐马尔可夫模型进行分词,得到三种分词结果中的歧义集.基于词信息对歧义集进行初次消歧.通过隐马尔可夫模型标注词性,利用Viterbi算法对每种分词结果选取最优词性标注.并基于定义的最优切分评估函数对歧义集进行二次消歧,从而获得最终分词.通过实验对比,证明该方法具有良好的消歧效果.     

快速双向中文分词算法

中文分词是中文信息处理的基础、前提和关键．通过分析已有的中文分词算法,提出了一种新的分词词典机制,并根据新的分词词典机制提出了一种快速双向中文分词算法．使用该算法可以实现快速查找和双向匹配,从而极大地提高中文分词的速度和准确率．     

基于N-最短路径的中文分词技术研究

中文分词技术是中文信息处理的基础,快速、准确的中文分词方法是进行中文信息搜索的关键。基于N-最短路径的分词算法,需要计算有向图中从起点到终点的所有路径值,分词效率低,将动态删除算法与最短路径算法结合,通过从最短路径中删除部分节点的策略减少搜索路径范围,从而提高分词效率。     

几种基于词典的中文分词算法评价

基于词典的中文自动分词是中文信息处理的基础.按照使用计算机缓存的优化原则,分析了几种典型的分词词典机制,指出了其中的一些问题.改进了整词二分法,极大地提高了速度.结合哈希索引和PATRICIA tree搜索算法,提出了一个综合最优化的中文分词系统.     

对中文分词系统预处理模块算法的研究和改进

中文分词技术是一项在搜索引擎中广泛应用的关键技术,也是中文信息处理中的一项关键技术。文章通过对中文分词系统中预处理模块的改进提高了分词的速度,改进了分词系统。