一、前言 n-gram模型,称为N元模型,可用于定义字符串中的距离,也可用于中文的分词;该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关,与其他词都不相关,整个语句的概率就是各个词出现概率的乘积;而这些概率,利用语料,统计同时出现相关词的概率次数计算得到;常用的模型是Bi-gram和Tri-gram模型。 n-gram的应用:模糊...
N-gram模型,称为N元模型可用于中文的分词, 该模型假设第n个词的出现只与前面n-1个词相关,与其他词都不相关,整个语句的概率就是各个词出现的条件概率的乘积. 而这些概率可以利用语料统计同时出现相关词的概率次数计算得到. 常用的模型是Bi-gram和Tri-gram模型。 Bi-gram: 当N=2N=2N=2时, 为二元模型 P(w1...
基于n-gram模型的中文分词技术研究40141 系统标签: 分词gram模型语料技术研究语料库 摘要 摘要 随着互联网的广泛应用,语料库知识的不断扩大,人们希望能从这些语料 中进一步挖掘出更多有用的信息,其方法通常是建立一个面向各自应用领域的 语言模型。与传统的基于规则的确定性语言模型不同,统计语言模型(SLM) 建立在概率...
引言中文分词是将连续的中文字符序列按照某种规则分割成词的序列过程 [1] 。 用符号语言表示:对于字符串 An=A1 A2…Ai…An (Ai 属于中文字符,i∈[1,n]),通过对字符串的分割处理,输出处理后的字符串 Bm=B1 B2…Bj…Bm (Bj 是词,j∈[1,m])。上述过程描述的就是典型的中文分词过程。1. 正向最大匹配...
或者 (2 ) A verage(k) > = t, t是词边界 阀值 《基于 N Gram 的无词典 中文分词算法》读来看,每次要选四个字:fre(co ) > fre(D J ) ? fre(JK ) > fre(D J) ?做比较。要根据词典中的频率。fre是frequency for short。
1.本发明涉及自然语言处理领域,尤其涉及一种基于互信息的n_gram中文分词方法。背景技术::2.中文分词是对于一串胡子连着眉毛的汉字使用分界符将其分割为一连串的词。任何自然语言处理任务都需要解决序列切分问题,因此不可避免的需要使用中文分词。中文分词方法作为自然语言处理的基础步骤,一直是自然语言处理的热门研究方向...
一种基于互信息的N_gram中文分词方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于互信息的N_gram中文分词方法说明:本发明涉及一种基于互信息的N_gram中文分词方法,其中基于互信息的N_gram中文分词方法包括:首...专利查询请上爱企查
传统算法:使用N-gram,HMM,最大熵,CRF等实现中文分词 神经⽹络⽅法:CNN、Bi-LSTM、Transformer等 预训练语⾔模型⽅法:Bert等 数据集概述 PKU 与 MSR 是 SIGHAN 于 2005 年组织的中⽂分词⽐赛 所⽤的数据集,也是学术界测试分词⼯具的标准数据集。 实验过程 传统方法: Document Code 神经网络方法...
本发明涉及一种基于互信息的N_gram中文分词方法,其中基于互信息的N_gram中文分词方法包括:首先根据训练数据集仅使用词长度小于6的词建立词典,获得N_gram语言模型的统计信息以及得到字与字之间的内部连接度和外部离散度,计算字与字之间的分合比;然后使用双向最大匹配算法根据词典和N_gram语言模型的统计信息进行中文分词...
基于N-gram模型的中文分词前k优算法