(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。
基于n-gram模型的中文分词技术研究 (1) 下载积分: 1000 内容提示: 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 )建立在概率统计和...
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...
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...
ngram模型是统计语言的最基本的模型了,这里将给出用中文语料做实验建立ngram模型的个人总结,主要参考sun拼音2.0的代码以及有点意思拼音输入法,会参考srilmstevejian.cublog.cn。我会尽量逐步完成所有的实验总结。 分词与统计 对于中文语料和英文不同需要我们先进行分词,当然如果是切分好空格隔开的语料就简单许多。假设...
汉语的自动分词,是计算机中文信息处理领域中一个基础而困难的课题.该文提出了一种将汉语文本句子切分成词的新方法,这种方法以N-gram模型为基础,并结合有效的Viterbi搜... 吴应良,韦岗,李海洲 - 《电子与信息学报》 被引量: 224发表: 2001年 N-gram技术在中文词法...
N-gram 作用: 通常是基于一定得语料库,用N-gram来预计或者评估一个句子是否合理。 可以用来评估字符串之间的差异程度。 常见的应用:基于N-Gram模型定义的字符串距离利用N-Gram模型评估语句是否合理 使用N-Gram模型时的数据平滑算法N-Gram在模糊匹配中的应用:N-Gram距离,把字符串切分成每个长度为N的子字符串,计算...
利用bigram为正向最大匹配算法的分词结果进行评分: 正向最大匹配:[这, 几块, 地面, 积, 还真, 不小] : ngram分值=0.0 最大分值:1.7320508, 消歧结果:[这, 几块, 地, 面积, 还真, 不小] 这里要解释的是,ngram中的n>1,我们这里取2(bi),我们看到bigram中数据的条数有1519443,bigram需要从人工标注的...
摘要：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...