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基于N-gram统计模型的搜索引擎中文纠错 被引量：7
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作者 陈智鹏 吕玉琴 +2 位作者 刘华生 刘刚 屠辉 《中国电子科学研究院学报》 2009年第3期323-326,共4页
搜索引擎中的关键词纠错是提高检索效率的一项重要辅助功能。提出了一种完全通过分析上下文统计信息的方法,根据中文语言的特点,在建立N-gram统计模型并分析比较的基础上,再通过计算TF/IDF的权重来获得最优的纠错结果,最后通过实验验证... 搜索引擎中的关键词纠错是提高检索效率的一项重要辅助功能。提出了一种完全通过分析上下文统计信息的方法,根据中文语言的特点,在建立N-gram统计模型并分析比较的基础上,再通过计算TF/IDF的权重来获得最优的纠错结果,最后通过实验验证了该方法实现了搜索引擎中对输入关键词的自动检查和纠错。 展开更多
关键词 搜索引擎 输入纠错 N-GRAM模型 TF/IDF
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