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一种方法是改进扫描方式,称为特征扫描或标志切分,优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词,以这些词作为断点,可将原字符串分为较小的串再来进机械分词,从而减少匹配的错误率。
另一种方法是将分词和词类标注结合起来,利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助,并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整,从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法,可以建立一个一般的模型,在这方面有专业的学术论文,这里不做详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解,达到识别词的效果,其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析,利用句法信息和语义信息来处理歧义现象,它通常包括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。
在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程,这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息,由于汉语语言知识的笼统、复杂性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看,词是稳定的字的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词,因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度,可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计,计算它们的互现信息,定义两个字的互现信息,计算两个汉字X、Y的相邻共现概率,互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度,当紧密程度高于某一个阈值时,便可认为此字组可能构成了一个词。
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