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            尼克舅姑

            Nick9Gu

            {NLP}最大概率分詞問(wèn)題及其解法

            最大概率分詞問(wèn)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(lái)說(shuō)不錯(cuò)。后面對(duì)問(wèn)題的解決一般。
            第一個(gè)問(wèn)題是找分割點(diǎn),這個(gè)很簡(jiǎn)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(wèn)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(guò)他這里用的是unigram
            這樣就簡(jiǎn)單多了。。取log以后最短路,dp啥的愛(ài)咋搞咋搞。


            posted on 2009-06-06 12:00 Nick9Gu 閱讀(1631) 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(méi)有涉及到特征的選取,更沒(méi)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(wèn)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(zhǎng)度,對(duì)于簡(jiǎn)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](méi) 2009-06-07 23:34 Nick9Gu

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

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