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基于自然语言网络教学答疑中无词典分词算法的研究
1
作者
高晓梅
杨旭
《西安工程大学学报》
CAS
2009年第3期95-98,共4页
提出了一种面向网络答疑系统的无词典分词方法.该方法用统计的手段从大规模未进行任何切分的领域语料中获取算法所需的参数,并结合一定的规则进行分词.该算法具有自学习的能力,适应性强,只要改变训练所用的语料,就能切分出不同领域的词...
提出了一种面向网络答疑系统的无词典分词方法.该方法用统计的手段从大规模未进行任何切分的领域语料中获取算法所需的参数,并结合一定的规则进行分词.该算法具有自学习的能力,适应性强,只要改变训练所用的语料,就能切分出不同领域的词.实验结果表明,该分词方法有较高的召回率和精度.
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关键词
领域语料
规则
无词典分词方法
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职称材料
题名
基于自然语言网络教学答疑中无词典分词算法的研究
1
作者
高晓梅
杨旭
机构
西安航空职业技术学院计算机工程系
西安市特种设备检验检测院
出处
《西安工程大学学报》
CAS
2009年第3期95-98,共4页
文摘
提出了一种面向网络答疑系统的无词典分词方法.该方法用统计的手段从大规模未进行任何切分的领域语料中获取算法所需的参数,并结合一定的规则进行分词.该算法具有自学习的能力,适应性强,只要改变训练所用的语料,就能切分出不同领域的词.实验结果表明,该分词方法有较高的召回率和精度.
关键词
领域语料
规则
无词典分词方法
Keywords
field
language
material
rules
segmentation
algorithm
without
dictionary
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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操作
1
基于自然语言网络教学答疑中无词典分词算法的研究
高晓梅
杨旭
《西安工程大学学报》
CAS
2009
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