基于字簇的多模型中文分词方法研究
Multi-model Chinese word segmentation method based on character clusters
沈阳航空航天大学 人机智能研究中心, 沈阳 110136
摘要
字标注分词方法是当前中文分词领域中一种较为有效的分词方法,但由于中文汉字本身带有语义信息,不同字在不同语境中其含义与作用不同,导致每个字的构词规律存在差异。针对这一问题,提出了一种基于字簇的多模型中文分词方法,首先对每个字进行建模,然后对学习出的模型参数进行聚类分析形成字簇,最后基于字簇重新训练模型参数。实验结果表明,该方法能够有效地发现具有相同或相近构词规律的字簇,很好地区别了同类特征对不同字的作用程度。
基金项目
辽宁省自然科学基金计划重点项目(20170540705)
国家教育部人文社会青年科学研究基金资助项目(17YJC740087)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0540
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 355-359,374
文章编号: 1001-3695(2020)02-008-0355-05
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
李对红, 王裴岩, 张桂平, 等. 基于字簇的多模型中文分词方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 355-359,374. (Li Duihong, Wang Peiyan, Zhang Guiping, et al. Multi-model Chinese word segmentation method based on character clusters [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 355-359,374. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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