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基于改进YOLOv8n模型的辣椒病害检测方法
1
作者 李芳 危疆树 +2 位作者 王玉超 张尧 谢宇鑫 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第2期323-334,共12页
为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块... 为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块(GSConv)和跨阶段部分网络(VoVGSCSP)模块,并利用辅助训练头Aux Head(Auxiliary head)融合原有的检测头,构建改进的YOLOv8n模型(YOLOv8n-ATA模型)。最后利用辣椒炭疽病、褐斑病、脐腐病和细菌性叶斑病等4种病害影像数据集对改进后的模型性能进行分析。结果表明,改进后模型的浮点计算量和模型大小比原YOLOv8n模型增加19.5%和10.2%,但模型对辣椒病害的识别精确率、平均精度均值mAP_(50)和mAP_(50∶95)分别提升2.6个百分点、2.9个百分点和2.9个百分点,同时每1 s传输帧数增加15.1%。因此,改进后的模型能够对辣椒病害进行有效识别,较好实现模型识别准确度与效率的平衡。 展开更多
关键词 辣椒病害 YOLOv8n模型 目标检测 Adown下采样模块 Slimneck模块 Aux Head检测头
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一种改进的基于n-gram的古汉语断句与标点方法
2
作者 秦瑞琳 《集美大学学报(自然科学版)》 2025年第2期198-204,共7页
古汉语文本的自动断句与标点对提高我国古籍整理的自动化水平具有重要意义。现有古汉语断句与标点算法大多缺少对前后标点间相互影响的考虑。针对这一问题,本文提出一种改进的基于n-gram的古汉语断句与标点方法。该方法综合考虑了二元... 古汉语文本的自动断句与标点对提高我国古籍整理的自动化水平具有重要意义。现有古汉语断句与标点算法大多缺少对前后标点间相互影响的考虑。针对这一问题,本文提出一种改进的基于n-gram的古汉语断句与标点方法。该方法综合考虑了二元组到五元组的上下文信息,加权计算当前位置标点的概率,并据此辅助计算前后位置标点的概率,从而反映出前后标点间的相互影响。在多种古籍语料上的实验表明,所提方法在断句任务上能够取得比现有n-gram和GRU-RNN模型更高的F 1值,且在部分语料上的断句与标点性能优于BiLSTM+CRF模型。 展开更多
关键词 古汉语 断句 标点 n-gram模型 深度学习
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基于灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络的民航旅客运输服务投诉预测模型
3
作者 户志浩 赵健 陈洪根 《郑州航空工业管理学院学报》 2025年第2期67-76,共10页
针对民航旅客服务投诉预防问题,综合使用灰色GM(1,N)预测模型、马尔科夫过程和神经网络方法,提出民航旅客运输服务投诉预测的灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络预测模型。该模型包含初步预测、修正、调整三个过程。首先,利用灰色GM(1,N)对历... 针对民航旅客服务投诉预防问题,综合使用灰色GM(1,N)预测模型、马尔科夫过程和神经网络方法,提出民航旅客运输服务投诉预测的灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络预测模型。该模型包含初步预测、修正、调整三个过程。首先,利用灰色GM(1,N)对历史数据进行预测,得到初步预测结果;然后,针对灰色预测结果往往呈现弱波动无法反映真实数据的强波动性问题,利用马尔科夫模型对预测残差进行修正,得到拟合度更高的预测修正值;在此基础上,针对灰色马尔科夫模型在处理民航旅客服务投诉等复杂非线性数据时存在精度不足问题,进一步引入神经网络模型对预测结果进行调整和优化。实证研究结果表明,相对于仅用灰色预测模型或灰色马尔科夫预测模型,该模型能够较好地捕捉投诉数据的趋势和随机波动性,得到了更加精确的预测结果。 展开更多
关键词 民航旅客服务投诉 灰色GM(1 n) 马尔科夫模型 神经网络
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基于前后文n-gram模型的古汉语句子切分 被引量：28
4
作者 陈天莹 陈蓉 +2 位作者 潘璐璐 李红军 于中华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期192-193,196,共3页
提出了基于前后文n-gram模型的古汉语句子切分算法,该算法能够在数据稀疏的情况下,通过收集上下文信息,对切分位置进行比较准确的预测,从而较好地处理小规模训练语料的情况,降低数据稀疏对切分准确率的影响。采用《论语》对所提出的算... 提出了基于前后文n-gram模型的古汉语句子切分算法,该算法能够在数据稀疏的情况下,通过收集上下文信息,对切分位置进行比较准确的预测,从而较好地处理小规模训练语料的情况,降低数据稀疏对切分准确率的影响。采用《论语》对所提出的算法进行了句子切分实验,达到了81%的召回率和52%的准确率。 展开更多
关键词 n-gram模型 数据稀疏 平滑技术 基于前后文的n-gram模型
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N-gram语言模型中的插值平滑技术研究 被引量：13
5
作者 徐望 王炳锡 《信息工程大学学报》 2002年第4期13-15,共3页
本文研究了N元文法(N gram)统计语言模型中的4种插值平滑算法,在中文语言模型中进行了应用,从语言模型复杂度的角度比较了该4种方法解决零概率问题的效率。
关键词 n-gram语言模型 复杂度 插值平滑算法 语音识别 中文语言模型 n元文法统计模型
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N-gram统计模型在机器翻译系统中的应用 被引量：5
6
作者 张健 李素建 刘群 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第8期73-75,78,共4页
文章提出了N-gram模型在机器翻译系统中的几个应用。模型是在语料库的基础上统计连续几个词的出现概率,以此来筛选翻译过程中的侯选元素,并可以对译文的语序进行纠正。由于此种方法是建立在语料库的基础之上的,从而具有真实可靠和实时... 文章提出了N-gram模型在机器翻译系统中的几个应用。模型是在语料库的基础上统计连续几个词的出现概率,以此来筛选翻译过程中的侯选元素,并可以对译文的语序进行纠正。由于此种方法是建立在语料库的基础之上的,从而具有真实可靠和实时等特点。实验表明,这种方法具有良好的性能,且与被处理的语言无关。 展开更多
关键词 机器翻译系统 n-gram统计模型 语料库 自然语言处理 计算机
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一种新的基于N-gram模型的重复软件缺陷报告检测方法 被引量：2
7
作者 李宁 李战怀 张利军 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期298-303,共6页
软件开发维护过程中产生的缺陷报告中常常出现大量的重复缺陷报告。自动准确地检测出重复缺陷报告,将为软件缺陷的分派、修正、再测试等工作节约大量宝贵的开发维护成本。文章基于传统的向量空间模型检测方法,提出一种新的基于N-gram模... 软件开发维护过程中产生的缺陷报告中常常出现大量的重复缺陷报告。自动准确地检测出重复缺陷报告,将为软件缺陷的分派、修正、再测试等工作节约大量宝贵的开发维护成本。文章基于传统的向量空间模型检测方法,提出一种新的基于N-gram模型的重复缺陷报告检测方法,文中第2小节中详细介绍了该方法的细节。通过在小数据集上的实验,明确了在使用该方法检测重复缺陷报告时,参数N取3/4/5,利用全句法仅针对缺陷报告的概要信息进行相似度计算将取得较好的效果。最终使用一个含有4 503条Firefox缺陷报告的数据集对该方法进行了验证。实验证明N-gram模型法与向量空间模型法相比,重复缺陷的查全率（Recall Rate）提高了25%~55%。 展开更多
关键词 自然语言处理系统 重复缺陷报告 n-gram方法 文本相似度
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基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究 被引量：3
8
作者 马志强 张泽广 +3 位作者 闫瑞 刘利民 冯永祥 苏依拉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期133-139,共7页
互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的... 互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的平均距离识别算法,建立了一个能够对目标语种识别的实验平台。实验结果表明,识别算法能够很好地从中文、英文、蒙古文以及混合语言文本中识别出蒙古语文本,准确率达到99.5%以上。 展开更多
关键词 语种识别 n-gram模型 平均距离识别算法 蒙古语文本
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基于梯度核特征及N-gram模型的商品图像句子标注 被引量：5
9
作者 张红斌 姬东鸿 +1 位作者 尹兰 任亚峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第5期269-273,287,共6页
提出为商品图像标注句子,以便更准确地刻画图像内容。首先,执行图像特征学习,选出标注性能最优的梯度核特征完成图像分类和图像检索,该特征能客观描绘商品图像中形状和纹理这两类关键视觉特性。然后,基于语义相关度计算结果从训练图像... 提出为商品图像标注句子,以便更准确地刻画图像内容。首先,执行图像特征学习,选出标注性能最优的梯度核特征完成图像分类和图像检索,该特征能客观描绘商品图像中形状和纹理这两类关键视觉特性。然后,基于语义相关度计算结果从训练图像的文本描述中摘取关键单词,并采用N-gram模型把单词组装为蕴涵丰富语义信息且满足句法模式兼容性的修饰性短语,基于句子模板和修饰性短语生成句子。最后,构建Boosting模型,从若干标注结果中选取BLEU-3评分最优的句子标注商品图像。结果表明,Boosting模型的标注性能优于各基线。 展开更多
关键词 梯度核特征 n-gram模型 商品图像 句子标注 语义相关度计算 修饰性短语
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维语网页中n-gram模型结合类不平衡SVM的不良文本过滤方法 被引量：5
10
作者 如先姑力·阿布都热西提 亚森·艾则孜 郭文强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3410-3414,共5页
提出了一种结合n-gram统计模型和类不平衡支持向量机(SVM)分类器的维语文本过滤方法。首先,将网页文本进行预处理操作,通过n-gram统计模型来初步提取词干;然后,对词干进行语义分析,将具有相似含义的词干聚合为一类,以此降低词干维度;最... 提出了一种结合n-gram统计模型和类不平衡支持向量机(SVM)分类器的维语文本过滤方法。首先,将网页文本进行预处理操作,通过n-gram统计模型来初步提取词干;然后,对词干进行语义分析,将具有相似含义的词干聚合为一类,以此降低词干维度;最后,在传统SVM中引入一个控制超平面之间距离的参数,构建一种类不平衡SVM,使其能够很好地分类具有非线性不可分和不平衡性的维吾尔语文本。实验结果表明,该方法能够准确分类出不良文本,且具有较短的分类时间。 展开更多
关键词 维吾尔语网页 不良文本过滤 n-gram词干提取 类不平衡SVM
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基于n-gram语言模型和链状朴素贝叶斯分类器的中文文本分类系统 被引量：17
11
作者 毛伟 徐蔚然 郭军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期29-35,共7页
本文提出了一个基于n-gram语言模型进行文本表示,采用链状朴素贝叶斯分类器进行分类的中文文本分类系统。介绍了如何用n-gram语言模型进行文本表示,阐述了链状朴素贝叶斯分类器与n-gram语言模型相结合的优势,分析了n-gram语言模型参数... 本文提出了一个基于n-gram语言模型进行文本表示,采用链状朴素贝叶斯分类器进行分类的中文文本分类系统。介绍了如何用n-gram语言模型进行文本表示,阐述了链状朴素贝叶斯分类器与n-gram语言模型相结合的优势,分析了n-gram语言模型参数的选取,讨论了分类系统的若干重要问题,研究了训练集的规模和质量对分类系统的影响。根据863计划文本分类测评组所提供的测试标准、训练集以及测试集对本文所设计的分类系统进行测试,实验结果表明该分类系统有良好的分类效果。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 中文文本分类 n-gram语言模型 链状朴素贝叶斯分类器
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基于Web的无指导译文消歧词模型与N-gram模型及对比研究 被引量：3
12
作者 刘鹏远 赵铁军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期2969-2974,共6页
该文提出了基于Web的无指导译文消歧的词模型及N-gram模型方法,并在尽可能相同的条件下进行了比较。两种方法均利用搜索引擎统计不同搜索片段在Web上的Page Count作为主要消歧信息。词模型定义了汉语词汇与英语词汇之间的双语词汇Web相... 该文提出了基于Web的无指导译文消歧的词模型及N-gram模型方法,并在尽可能相同的条件下进行了比较。两种方法均利用搜索引擎统计不同搜索片段在Web上的Page Count作为主要消歧信息。词模型定义了汉语词汇与英语词汇之间的双语词汇Web相关度,根据汉语上下文词汇与英语译文之间的相关度进行消歧;N-gram模型首先假设不同语义下的多义词N-gram序列行为模式不同,从而可对多义词不同语义类下词汇在实例中的N-gram序列进行统计与分析以进行消歧。两个模型的性能均超过了在国际语义评测SemEval2007的task#5上可比较的最好无指导系统。对这两个模型进行试验对比可发现N-gram模型性能优于词模型,也表明组合两类模型的结果有进一步提升消歧性能的潜力。 展开更多
关键词 计算语言学 无指导译文消歧 词模型 n-gram模型 PAGE COUnT 双语词汇Web相关度
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基于公共词块及N-gram模型的问句相似度算法 被引量：7
13
作者 黄贤英 谢晋 龙姝言 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2017年第10期175-179,197,共6页
问句相似度算法是问答系统的核心问题,直接影响着问答系统的准确性。针对公共词块算法(CCS)对于中文文本的不适用性,提出一种改进的问句相似度算法(CNS)。该方法结合N-gram模型及公共词块来计算问句向量的相似度,其主要思路是把问句分... 问句相似度算法是问答系统的核心问题,直接影响着问答系统的准确性。针对公共词块算法(CCS)对于中文文本的不适用性,提出一种改进的问句相似度算法(CNS)。该方法结合N-gram模型及公共词块来计算问句向量的相似度,其主要思路是把问句分解成一元模型和二元模型,然后再分析问句之间的公共词块并考虑其顺序结构。实验结果表明:新算法在Top-N条数据集的平均相似度和不同相似度阈值下的准确率均优于常用的问句相似度算法。 展开更多
关键词 问句相似度 n-gram模型 一元模型 公共词块
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基于N-gram模型的中文分词算法的研究 被引量：4
14
作者 丁洁 赵景惠 《福建电脑》 2017年第5期110-110,116,共2页
本文对中文分词的定义和正向最大匹配法进行了分析和研究,本系统在传统机械分词的基础上加入了优化技术,基于N-gram模型的中文分词算法的效率和正确率都相对较高,最后对中文分词技术进行了一定的展望和提出了下一步的工作。
关键词 中文分词 正向最大匹配法 基于n—gram模型
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N-Gram模型下网络客户端病毒防御方法仿真 被引量：1
15
作者 孙茜 吴鸣 《计算机仿真》 北大核心 2022年第10期400-404,共5页
针对当前的客户端病毒防御方法无法获取病毒的特征向量,导致病毒防御不具有针对性等问题,提出一种基于N-Gram模型的网络客户端病毒防御方法。分析不同长度的N-Gram特征对网络客户端病毒检测的效果,并通过N-Gram模型获取病毒的特征向量,... 针对当前的客户端病毒防御方法无法获取病毒的特征向量,导致病毒防御不具有针对性等问题,提出一种基于N-Gram模型的网络客户端病毒防御方法。分析不同长度的N-Gram特征对网络客户端病毒检测的效果,并通过N-Gram模型获取病毒的特征向量,整合特征选择的详细操作步骤。将距离相似度检测技术和决策算法相结合检测网络客户端病毒,设计网络客户端病毒防御流程。当检测到病毒入侵后,评估病毒危险等级,制定病毒防御策略。仿真证明了所提方法能够有效防御网络客户端病毒。 展开更多
关键词 模型 网络客户端 病毒防御 决策算法
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基于N-gram模型的多层融合气象灾害预警文本检验方法 被引量：1
16
作者 兰海波 宋瑛瑛 +3 位作者 曹之玉 朱小祥 沈晨笛 王然 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2023年第6期961-966,共6页
气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征... 气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征的多模式融合分词方法,进而建立了预警专业语料库;研发了以归一化N-gram检验模型为主,以字序列组合检验模型为辅的多级检验模型。该模型已在国家突发事件预警信息发布系统中应用,辅助提高了人工预警审核效率,获得了较好的应用效果。 展开更多
关键词 气象灾害预警文本 融合分词 多级检验模型 n-gram模型 多模式融合
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基于N-Gram模型的高速汉字编码识别系统 被引量：4
17
作者 李继锋 刘群 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第3期39-41,177,共4页
该文提出了一个应用n元语法模型(N-Gram)自动识别文档中汉字编码的方法,并介绍了一个已投入使用的汉字编码自动识别系统的设计和具体实现。该系统采用的是以字为基本单位的一元语法模型Uni-Gram,建立在语料库的基础上,仅用输入前N个字... 该文提出了一个应用n元语法模型(N-Gram)自动识别文档中汉字编码的方法,并介绍了一个已投入使用的汉字编码自动识别系统的设计和具体实现。该系统采用的是以字为基本单位的一元语法模型Uni-Gram,建立在语料库的基础上,仅用输入前N个字的字频计算输入串的生成概率,可以高速、准确识别。 展开更多
关键词 编码识别 n元语法模型 一元语法模型 n—gram模型 自动识别文档 汉字编码
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DNDC模型模拟不同施肥水平下旱作麦田土壤N2O排放及其敏感性分析 被引量：1
18
作者 成思潮 李广 +2 位作者 姚瑶 袁建钰 何锦煜 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期44-54,共11页
【目的】研究陇中黄土高原不同施肥水平下旱作麦田土壤N_(2)O的排放特征,验证DNDC模型对N_(2)O排放模拟的适应性。【方法】以甘肃省定西市旱作麦田为对象,设置不施氮肥(0 kg/hm^(2))、低量氮肥(55 kg/hm^(2))、中量氮肥(110 kg/hm^(2))... 【目的】研究陇中黄土高原不同施肥水平下旱作麦田土壤N_(2)O的排放特征,验证DNDC模型对N_(2)O排放模拟的适应性。【方法】以甘肃省定西市旱作麦田为对象,设置不施氮肥(0 kg/hm^(2))、低量氮肥(55 kg/hm^(2))、中量氮肥(110 kg/hm^(2))、高量氮肥(220 kg/hm^(2))4种施肥梯度,采用静态箱-气相色谱法对土壤N_(2)O排放通量排放进行田间原位观测。结合试验点连续监测得到的N_(2)O排放通量等实测数据,运用DNDC模型探究多因子对模拟N_(2)O排放的敏感程度。【结果】不同施肥水平下,旱作麦田土壤N_(2)O排放趋势基本一致,且排放通量的大小与施氮量成正相关关系;DNDC模型对4种施肥水平下N_(2)O排放的模拟效果较好,具体表现为不施氮肥(R^(2)=0.88、EF=0.84、P=0.002),低量氮肥(R^(2)=0.92、EF=0.82、P=0.001),中量氮肥(R^(2)=0.86、EF=0.81、P=0.003),高量氮肥(R^(2)=0.84、EF=0.74、P=0.004),表明DNDC模型能够用于模拟不同施肥水平下旱作麦田土壤N_(2)O排放;敏感性分析则显示,相比其他因子,土壤pH值是影响模型模拟N_(2)O排放最为敏感的参数。【结论】为陇中黄土高原旱作麦田N_(2)O排放模型模拟的参数本地化提供基础依据,为今后农田管理措施的优化提供模型基础技术支撑。 展开更多
关键词 n2O排放 施肥水平 DnDC模型 敏感性分析
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基于N-gram统计模型的搜索引擎中文纠错 被引量：7
19
作者 陈智鹏 吕玉琴 +2 位作者 刘华生 刘刚 屠辉 《中国电子科学研究院学报》 2009年第3期323-326,共4页
搜索引擎中的关键词纠错是提高检索效率的一项重要辅助功能。提出了一种完全通过分析上下文统计信息的方法,根据中文语言的特点,在建立N-gram统计模型并分析比较的基础上,再通过计算TF/IDF的权重来获得最优的纠错结果,最后通过实验验证... 搜索引擎中的关键词纠错是提高检索效率的一项重要辅助功能。提出了一种完全通过分析上下文统计信息的方法,根据中文语言的特点,在建立N-gram统计模型并分析比较的基础上,再通过计算TF/IDF的权重来获得最优的纠错结果,最后通过实验验证了该方法实现了搜索引擎中对输入关键词的自动检查和纠错。 展开更多
关键词 搜索引擎 输入纠错 n-gram模型 TF/IDF
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一种基于N-gram模型和机器学习的汉语分词算法 被引量：23
20
作者 吴应良 韦岗 李海洲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第11期1148-1153,共6页
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搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算... 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搜索算法来实现汉语句子的切词。由于采用了基于机器学习的自组词算法,无需人工编制领域词典。该文还讨论了评价分词算法的两个定量指标,即查准率和查全率的定义,在此基础上,用封闭语料库和开放语料库对该文提出的汉语分词模型进行了实验测试,表明该模型和算法具有较高的查准率和查全率。 展开更多
关键词 汉语分词算法 n-gram模型 机器学习 中文信息处理
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