基于n-gram模型的中文分词 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
最大概率分词中,认为每个词的概率都是独立的,但是有一部分词,其切分却与前一个词密切相关,特别是中文分词中更为明显,英文中就是如上一篇文章中的“tositdown”的例子。 这样就可以使用2元模型,就是如一个分割形式"ab cde f"的概率, 如果按照1-gram计算:P(ab cde f) = P(ab)*P(cde)*P(f) 如果按照...
在基于互信息的边界探测算法( BoundaryDetection)【1】 的基础上, 提出了基于n -gram 模型的疗一boundary 分词算法, 并分析了两个算法的特点; 然后利用E M 的思想, 通过这种算法训练更多的生语料以达到扩展模型规模和提高模型性能的目的; 最后通过几组实验数据比较, 验证了这种分词算法以及使用这种算法训练语料的可...
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...
最早应用于语音识别系统的n-gram统计语言模型,已经广泛地出现在多种 自然语言处理系统中。然而,这些系统处理中文信息时,都会面临一个常见的 分词问题。传统的做法是在现有词典的基础上,定义一个确定性语言模型 (DLM),依据各种语法规则实现机械分词。这种方法往往受到词典的规模、 ...
背景 本文是在中文环境下,基于Lucene搜索引擎的NGram分词器,实现的高级检索功能,配合多种不同形式下的搜索条件进行检索。 当前高级检索的实现思路为:按照搜索条件的顺序,一个条件一个条件的添加搜索条件。比…
基于n-gram模型的中文分词技术研究 姓名:赵琦 申请学位级别:硕士 专业:计算机软件与理论 指导教师:周玉龙 20070501摘要语言模型。与传统的基于规则的确定性语言模型不同,统计语言模型���部特有的规律�】。分析统计语言模型的性能以及如何将它应用于各种应用系统是当今自然语言处理领域的热点之一。最早应用于语音...
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。
基于NGram的无词典中文分词算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
中文分词机器学习N-gram 系统标签: 汉语分词机器学习gram算法模型 第卷第期年月电子与信,息学报,,种基于一模型和机器学习的汉语分词算法在汉语的处理中,如果采用基于词的方法,则存在两方面的问题一方面,未知词的存在会对分词结果产生严重的影响另一方面,汉语的切分存在较大的歧义性,即对同一切分对象,可能具有多种切分...