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1、第38卷第2期计算机学报Vol.38No.22015年2月CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSFeb.2015中文分词模型的领域适应性方法韩冬煦常宝宝(北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所计算语言学教育部重点实验室北京100871)摘要字标注分词方法是当前中文分词领域中一种较为有效的分词方法.但因为受制于训练语料的领域和规模,该方法在领域适应性方面效果不佳,影响了该方法在应用系统中的实际应用.在文中,作者提出使用卡方统计量以及边界熵提升未登录词的处理能力,并结合自学习和协同学习策略进一步改善字标
2、注分词方法在领域适应性方面的性能.实验结果证实,文中提出的这些方法有效改善了分词方法的领域适应性.关键词卡方统计量;边界熵;领域适应性;自举算法;中文分词;社会计算;社交网络中图法分类号TP391犇犗犐号10.3724/SP.J.1016.2015.00272犃狆狆狉狅犪犮犺犲狊狋狅犇狅犿犪犻狀犃犱犪狆狋犻狏犲犆犺犻狀犲狊犲犛犲犵犿犲狀狋犪狋犻狅狀犕狅犱犲犾HANDongXuCHANGBaoBao(犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犆狅犿狆狌狋犪狋犻狅狀犪犾犔犻狀犵狌犻狊狋犻犮狊,犕犻狀犻狊狋狉狔狅犳犈犱狌犮犪狋
3、犻狅狀,犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犆狅犿狆狌狋犪狋犻狅狀犪犾犔犻狀犵狌犻狊狋犻犮狊,犛犮犺狅狅犾狅犳犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔,犘犲犽犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,犅犲犻犼犻狀犵100871)犃犫狊狋狉犪犮狋CharacterbasedtaggingmethodiscurrentlyoneofeffectivemethodsinChineseWordSegmentation(CWS).Constrainedbydomainandsizeofthetrainingcorpus,thi
4、smethoddoesn’tworkwellindomainadaptability,affectingitsuseinpracticalapplication.ThispaperputsforwardusingchisquarestatisticsandboundaryentropytoenhancethesegmentationmethodinhandlingtheOutOfVocabularywords.Combinedwithselftrainingandcotrainingstrategies
5、,wefurtherimprovetheperformanceofdomainadaptabilityinCWS.Experimentsshowthatwiththeuseoftheseproposedmethods,thedomainadaptabilityofCWSiseffectivelyimproved.犓犲狔狑狅狉犱狊chisquarestatistics;boundaryentropy;domainadaptability;bootstrappingmethod;ChineseWordSegment
6、ation(CWS);socialcomputing;socialnetworks不仅考虑了句子中词语出现的频率信息,同时也考1引言虑到词语与上下文的关系,具备较好的学习能力,对歧义词和未登录词(OutOfVocabulary,OOV)的识中文分词是中文文本处理的基础,具有十分重别有良好的效果,使得中文分词准确度比之前其他要的理论和应用意义.它是指将组成句子的汉字序方法有了很大的提升.列用分隔符加以区分,切分成一个个单独的词.在过中文分词方法中,有指导的字标注分词方法去的三十多年里,经过学者们的研究和探索,中
7、文分(Characterbasedtaggingapproach)[2]具有较好的词已取得了长足的进步,准确度获得了提升.特别是分词效果.该方法本身需要标注语料,一般在处理与在使用了机器学习和基于统计的方法后,中文分词训练语料同领域的语料时,分词效果较好.根据效果有了显著的进步[1].基于统计的中文分词方法ACLSIGHAN的评测数据,使用同一领域的测试收稿日期:20121127;最终修改稿收到日期:20141122.本课题得到国家自然科学基金(60975054、61273318)和国家社会科学基金(0
8、6BYY048)资助.韩冬煦,男,1988年生,硕士研究生,主要研究方向为自然语言处理.Email:handx@pku.edu.cn;hweibo@126.com.常宝宝,男,1971年生,博士,副教授,主要研究方向为自然语言处理.2期韩冬煦等:中文分词模型的领域适应性方法273语料,有指导的分词方法的犉值可以高达0.95①.学习在跨领域中文分词中的使用;第6节介绍实验
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