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提出了一种基于支持向量机的中文新词识别算法.该算法结合新词内部模式以及词长等提出了基于词内部模式的改进字符位置似然概率,并综合新词的邻接类别等特征对新词进行识别.经过小说语料测试,实验结果表明：该算法的微F1值为0.583 3,宏F1值为0.775 7,分别比不考虑词内部模式的基准算法提高约63%和30%. 相似文献
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提出了一种基于改进位置成词概率的新词识别算法.该算法在位置成词概率的基础上,结合新词内部模式的特征提出了改进的位置成词概率,然后再综合互信息、邻接类别等统计量对新词进行识别.采用小说语料进行测试,实验结果表明该算法在一定程度上能有效提取新词. 相似文献
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