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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. 相似文献
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一种改进的中文分词歧义消除算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
随着信息技术的飞快发展,今天的互联网上信息已成爆炸式增长,文本挖掘技术成为目前研究的热点.文章概述了中文分词的算法,通过介绍歧义存在的种类,分析了分词结果歧义性存在的必然性;在中文分词基础上,提出了一种采用"动词优先"的歧义消除算法,使分词结果最大程度地消除歧义,从而提高了分词的精度,为文本挖掘之后的环节打下了基础. 相似文献
53.
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提出了一种基于网络蜘蛛的新词发现算法,通过该算法可以快速有效地搜集互联网资料,并从中自动发现新词。实验表明,该方法可以从网上快速搜集新词,获得的词典在分词能力上较传统方法有很大提高。 相似文献
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在研究了多种分词词典机制的基础上,提出一种改进的词典机制在传统的首字哈希表中增加拼音首字母和次字哈希标志项,在首字哈希表中查询次字的拼音首字母,根据双字以上词的数量决定是否按次字拼音首字母散列到次字首字母哈希表中,以此决定次字的查询方式在兼顾空间复杂度的同时,缩小次字查询范围能较大幅度地提升高频词的次字的整体查询效率第3字及其后的字串的匹配仍然采用目前成熟的词典机制通过实验测试,该机制在增加少量的存储空间情况下,时间效率可提升26% 相似文献
56.
通过研究和分析现有最大匹配分词算法,词库结构的设计和分词算法直接关系着分词的速度和效率,提出了一种改进的最大匹配分词算法--基于双字词的动态最大匹配分词算法,设计并实现了汉语分词词库和算法.实验结果表明,此算法相对于现有最大匹配分词算法有显著提高. 相似文献
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<正> 不定式、动名词及分词一直是英语教学中的重点。三者各有其特点,而在具体运用中却容易混淆,出现错误。下面仅就三者在具体应用时的不同用法作以比较。 1、动名词和名词化动名词的比较 二者形式相同,但动名词有动词时态和语态变化,可有宾语和状语,没有复数,前面也不可用冠词。名词化的动名词,有单复数形式,前面可用冠词。比 相似文献
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汉语分词中一种逐词匹配算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种改进的运词匹配算法.该算法通过对非歧义字段切分,对人名地名进行判别,以及对伪歧义字段进行处理,使交集型歧义字段切分正确率有了大幅度提高.在5万汉字语料开放测试中,交集型歧义字鼹切分正确率可达98%以上. 相似文献