【摘 要】
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针对传统的壮文分词方法将单词之间的空格作为分隔标志,在多数情况下,会破坏多个单词关联组合而成的语义词所要表达的完整且独立的语义信息,在借鉴前人使用互信息MI方法来度
【机 构】
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中南民族大学计算机科学学院,河池学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目子课题（2015BAD29B01）, 中南民族大学研究生学术创新基金项目（2017sycxjj051）
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针对传统的壮文分词方法将单词之间的空格作为分隔标志,在多数情况下,会破坏多个单词关联组合而成的语义词所要表达的完整且独立的语义信息,在借鉴前人使用互信息MI方法来度量相邻单词间关联程度的基础上,首次采用互信息改进算法MI-k和t-测试差对壮文文本分词,并结合两者在评价相邻单词间的静态结合能力和动态结合能力的各自优势,提出了一种MI-k和t-测试差相结合的TD-MIk混合算法对壮文文本分词,并对互信息改进算法MI-k、t-测试差、TD-MI-k混合算法三种方法的分词效果进行了比较.使用人民网壮文版上的文本集
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