【摘 要】
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【目的】对现有中文分词方法在领域文献上的分词结果进行调整,以提升领域文献上的分词效果。【方法】对传统中文分词方法处理领域文献的不足进行分析,以此为基础设计一个反映
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向用户群组的结构化推荐技术及其应用研究”(项目编号:61602278);"应急预案流程图谱自动建模方法及其在场景式诊断中的应用"(项目编号:71704096);"农业大数据环境下多粒度知识融合方法研究"(项目编号:31671588)的研究成果之一
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【目的】对现有中文分词方法在领域文献上的分词结果进行调整,以提升领域文献上的分词效果。【方法】对传统中文分词方法处理领域文献的不足进行分析,以此为基础设计一个反映领域文献构词特点的分词指标——词频偏差,并基于该指标提出一个无监督的分词结果优化方法。【结果】基于农业领域语料开展实验,结果表明该方法对比ICTCLAS、THULAC和LTP的分词结果 F1值提升2%-3%,并具有实现简单、参数鲁棒性强的特点。【局限】提升召回率方面效果不佳。【结论】基于词频偏差的分词结果优化算法能够有效提升已有分词结果的准确性,且无需领域词表及人工标注语料,具有良好的领域适用性。
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