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尼克舅姑

Nick9Gu

{NLP}最大概率分詞問題及其解法

最大概率分詞問題及其解法,hit的劉挺等,1998

這篇文章前面給出的一些模型對(duì)我這個(gè)新手來說不錯(cuò)。后面對(duì)問題的解決一般。
第一個(gè)問題是找分割點(diǎn),這個(gè)很簡單,在找到每個(gè)點(diǎn)的最遠(yuǎn)距離后,O(n)掃一遍就可以了。
第二個(gè)問題是每個(gè)字段內(nèi)的最優(yōu)概率計(jì)算。這個(gè)如果按原有的概率算比較難,n-gram的n不確定,不過他這里用的是unigram
這樣就簡單多了。。取log以后最短路,dp啥的愛咋搞咋搞。


posted on 2009-06-06 12:00 Nick9Gu 閱讀(1652) 評(píng)論(5)  編輯 收藏 引用 所屬分類: {IR-NLP-Data Mining} 、{論文看看看}

評(píng)論

# re: {NLP}幾篇關(guān)于分詞的論文的筆記,隨時(shí)更新 2009-06-06 16:58 argmax

看看SIGHAN的論文吧!  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: {NLP}幾篇關(guān)于分詞的論文的筆記,隨時(shí)更新 2009-06-06 22:13 stucsz

是哪幾篇文章,能給出處嗎?  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: {NLP}幾篇關(guān)于分詞的論文的筆記,隨時(shí)更新 2009-06-07 11:36 argmax

你的描述中都沒有涉及到特征的選取,更沒有涉及模型。而這兩個(gè)方面對(duì)于現(xiàn)在的概率分詞是關(guān)鍵中的關(guān)鍵。至于第二個(gè)問題,如果滿足一階馬爾可夫性質(zhì),都可以使用Viterbi解碼,解碼的復(fù)雜度是O(nk^2),這里n是句子的長度,對(duì)于簡單的分詞為2(當(dāng)然可以更大)。
SIGHAN的論文可以在網(wǎng)上找到。  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: {NLP}幾篇關(guān)于分詞的論文的筆記,隨時(shí)更新 2009-06-07 11:38 argmax

http://aclweb.org/anthology-new/sighan.html  回復(fù)  更多評(píng)論   

# re: {NLP}幾篇關(guān)于分詞的論文的筆記,隨時(shí)更新[未登錄] 2009-06-07 23:34 Nick9Gu

@argmax
對(duì),最近都在看,只是還沒更新上去,呵呵~
那篇論文相對(duì)早的了,沒太復(fù)雜。  回復(fù)  更多評(píng)論   


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