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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。
基于前后文n-gram模型的古汉语句子切分
【摘 要】
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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
【机 构】
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四川大学计算机学院,西南科技大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2007年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60073046）,高等学校博士学科点专项科研基金“SRFDP”资助项目（20020610007）
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