有限状态机在中文文本分词中的应用
基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法
果。其思路如图３所示。
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万方数据
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统计对语料库的依赖性，充分利用已有的词法信息，同时弥补 规则方法的不足［８。“。 １．２文本分类技术
文本分类是把一个或者多个预先指定的类别标号自动分 配给未分类文本的过程，广泛应用于信息处理、数据挖掘、机 器学习、知识管理等领域Ｉｌｌ １２］。
一般文本分类需要以下几个步骤： Ｓｔｅｐｌ获取进行分类的文本集。 Ｓｔｅｐ２选择文本分类模型。常见的分类模型有ｋ最近 邻（ｋ－Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ，ｋＮＮ）ｃ１３｜、支持向量机（ＳＶＭ）Ｅ１４］、朴 素贝叶斯分类器（ＮＢ）Ｅ１５］、决策树分类器（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅ）、ＢＰ 神经网络（ＢＰ Ｎｅｕｒａｔ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）。 Ｓｔｅｐ３将文本集按照所选分类模型建立每个文本的特 征向量。 Ｓｔｅｐ４用训练数据集构建文本分类器。 Ｓｔｅｐ５用测试数据集评估文本分类，并根据评估结果调 整文本分类器的参数以进行优化。 普遍认为。文本分类的效果和数据集本身的特点（如有的 数据集包含噪声，有的分布稀疏，有的字段和属性相关性强） 有关系。目前，认为不存在某种方法能９返修日期：２００９—０６—３０ 本文受重庆市自然科学基金（２００８ＢＢ２１８３）．中国博士后科学基金（２００８０４４０６９９），国家社会科 学基金（ＡＣＡ０７００４－－０８）资助。 冯永（１９７７一），男，副教授，主要研究方向为知识发现等，Ｅ－ｍａｉｌ：ｆｅｎｇｙｏｎｇ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ；李华（１９６Ｚ一），女，副教授．主要研究方向为网络教 育等ｌ钟将（１９７４一），男，副教授，主要研究方向为知识管理等；时春晓（１９７３一），男，副教授，主要研究方向为网络安全等。
《有限状态自动机》课件
目录
引言有限状态自动机的定义与分类有限状态自动机的工作原理有限状态自动机的实现与应用总结与展望
01
CHAPTER
引言
有限状态自动机定义
有限状态自动机是一种抽象计算模型，用于描述对象的行为和状态变化。它由一组状态、一组输入符号和一个转换函数组成，根据输入符号的刺激，状态会进行转移。
游戏开发
有限状态自动机是人工智能领域中一种重要的工具，可用于构建专家系统、知识表示等。
人工智能
02
CHAPTER
有限状态自动机的定义与分类
03
FSM通常用于描述和分析具有有限数量状态和有限数量输入的系统行为。
01
有限状态自动机（Finite State Machine, FSM）是一种抽象的计算模型，用于描述系统状态和状态之间的转换。
04
CHAPTER
有限状态自动机的实现与应用
文本处理
用于识别和提取文本中的模式，如词性标注、语法分析等。
模式识别
用于识别输入数据的模式，如字符识别、语音识别等。
游戏开发
用于实现游戏中的状态机逻辑，如角色状态管理、游戏流程控制等。
网络安全
用于检测和防御恶意软件、病毒等攻击，通过分析网络流量和行为模式实现。
有限状态过硬件、软件或硬件软件结合的方式实现。在实际应用中，我们通常使用编程语言或专用软件工具来设计和实现有限状态自动机。
有限状态自动机的优化
目前，有限状态自动机的实现方式还存在一些性能和效率方面的问题。未来的研究可以针对这些问题，探索更有效的算法和实现方式，以提高有限状态自动机的性能和效率。
与实际生活的联系
在现实生活中，许多事物都可以被视为有限状态自动机，如电梯、红绿灯、电子游戏等。它们的行为都可以通过有限状态自动机来描述和模拟。
面向汉语统计参数语音合成的标注生成方法
面向汉语统计参数语音合成的标注生成方法郝东亮;杨鸿武;张策;张帅;郭立钊;杨静波【摘要】针对汉语统计参数语音合成中的上下文相关标注生成，设计了声韵母层、音节层、词层、韵律词层、韵律短语层和语句层6层上下文相关的标注格式。
对输入的中文语句进行文本规范并利用语法分析获得语句的结构和分词信息；通过字音转换获得每个汉字的声韵母及声调；利用TBL（Transformation-Based error driven Learning）算法预测输入文本的韵律词边界和韵律短语边界。
在此基础上，获得输入文本中每个汉字的声韵母信息及其上下文结构信息，从而产生统计参数语音合成所需的上下文相关标注。
设计了一个以声韵母为合成基元的普通话的基于隐Mar-kov模型（HMM）的统计参数语音合成系统，通过主、客观实验评测了不同标注信息对合成语音音质的影响，结果表明，上下文相关的标注信息越丰富，合成语音的音质越好。
%This paper designs a six-level context-dependent label format, which includes an initial and final level, a syllable level, a word level, a prosodic word level, a prosody phrase level and a sentence level, for Chinese statistical parametric speech synthesis. The input Chinese sentence is firstly normalized and performs grammar analysis to obtain sentence struc-ture and word segmentation information. Then the initial, final and tone of Chinese character are obtained by grapheme-to-phoneme conversion. The Transformation-Based error driven Learning(TBL)algorithm is finally employed to predict the prosodic word boundary and prosodic phrase boundary of the input sentence. Context-dependent labels of each sen-tence for statistical parametric speech synthesis are generated according to the context information obtained from above text analysisand prosodic prediction procedures. A Hidden Markov Model(HMM)based Mandarin statistical parametric speech synthesis is designed to evaluate the influences of different labels on quality of synthesized speech. Tests show that more context-dependent label information can achieve higher quality of synthesized speech.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)019【总页数】8页(P146-153)【关键词】文本分析;语音合成;上下文相关标注;韵律预测;字音转换【作者】郝东亮;杨鸿武;张策;张帅;郭立钊;杨静波【作者单位】西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070;西北师范大学物理与电子工程学院，兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TP391HAO Dongliang，YANG Hongwu，ZHANG Ce，et al.Computer Engineering and Applications，2016，52（19）：146-153.语音合成（Speech Synthesis），又称作文语转换（Textto-Speech，TTS），目的是通过计算机自动的把各种形式的文本信息转化为自然语音。
有限自动机的应用
有限自动机的概念起源于20世纪30年代，由数学家和计算机 科学家提出。随着计算机科学的发展，有限自动机在理论计 算机科学、编译器设计、自然语言处理等领域得到了广泛应 用。
工作原理与结构组成
工作原理
有限自动机根据当前状态和输入信号，通过状态转移函数 确定下一个状态，并根据输出函数产生相应的输出。它能 够在接收输入序列的过程中，根据预先设定的规则进行状 态转移和输出。
像素状态
将图像中的每个像素视 为一个状态，通过定义 状态之间的转换条件， 实现边缘的检测和识别 。
阈值设定
根据图像特点和需求， 设定合适的阈值，用于 判断像素状态是否发生 转换，从而确定边缘的 位置和形状。
THANKS
分词算法
有限自动机可用于自然语言处理中的分词技术，将连续的文本切 分为具有语义的单词或词组。
状态转移
通过定义不同的状态和状态之间的转移条件，实现文本中单词或词 组的正确切分。
词典匹配
结合词典信息，利用有限自动机实现高效、准确的分词匹配。
图像处理中的边缘检测算法
边缘检测
有限自动机可用于图像 处理中的边缘检测算法 ，识别图像中的边缘和 轮廓信息。
网络流量控制策略探讨
网络流量控制是确保网络性能和数据传 输质量的关键方面之一。有限自动机可 以用于设计和实现网络流量控制策略。
通过使用有限自动机，可以描述网络节 点的不同状态和它们之间的转移条件。 例如，在拥塞控制中，有限自动机可以 表示节点的拥塞状态和相应的拥塞避免
、拥塞恢复等操作。
有限自动机还可以用于实现速率限制和 优先级调度等流量控制策略。根据网络 的状态和流量需求，有限自动机可以动 态地调整发送速率或优先处理特定的数
02
分词方法详解
《汉语分词的主要技术及其应用展望》一、汉语自动分词的提出词具有语音、语义和结构三大特征，其语义特征表现在必须具备一定的意义，表明客观现实中的某一事物的性质、特征、行为和关系等，没有意义的词是不存在的。
词里包含有两种不同性质的意义：词汇意义和语法意义。
词的结构特征表现在词在结构上是一个不可分割的整体，其意义不是它的几个构成成分（如果存在的话）的意义的简单总和。
人们在阅读时，大脑有一个模糊的分词过程，它是与视觉到声音的转换和语义理解交叉或同时进行的，并以语感的形式体现出来，由于文化修养和知识水平的差异，不同的人对词和非词，词和词组的预感差别很大。
因而人工分词的同一性得不到保证。
北京航空学院曾做过一个实验，三十余个具有高中文化水平的青年对五百字的一个语言材料人工分词，同一率只有50%左右。
在大篇文字材料处理时，人工分词不仅速度慢，长时间单调枯燥工作也使错误切分次数大大增加。
这些都表明人工分词不能满足汉字处理现代化的要求，但要对书面汉语实现计算机自动分词，并非易事，这与汉语特性有很大关系。
与印欧语系相比，现代汉语至少在四个方面于分词不利：第一，汉语的词不分写，而且词无明确的形态标志，这给计算机进行汉语的词法分析带来一大障碍。
其次，汉语是一种无形态变化的分析型语言，缺乏明显的句法形式标记，其语法主要靠虚词和不同的词序来实现。
第三，汉语的形态不发达，增加了语言的表层结构对语义的依赖性，所以，汉语句子成分的语法作用强烈依赖于该成分的意义。
第四，汉语构词具有极大的灵活性和自由性。
只要词汇意义和语言习惯允许，就能组合起来，没有限制。
如果在自动分词处理时，既不进行语法分析，也不进行语义理解，只是机械的匹配比较，那很容易实现，但必然会出现许多错误切分，而要提高分词精度，就必须进行语法分析和语义理解，于是就引发了一系列耐人寻味的问题。
汉语词自动切分是计算机中文信息处理的第一步，也是计算机科学界、语言文字学界以及信息管理学界所面临的挑战性难题，这一“瓶颈”的解决是计算机自然语言理解、人工智能、信息检索、机器翻译和自动文摘等领域突破的关键, 长期以来一直困扰着这一研究领域的许多专家学者。
词法分析器有限自动机的概念
自然语言处理的概念和任务
01
自然语言处理（NLP）： 让计算机理解、解释和生 成人类语言的技术
02
任务：包括文本分类、命 名实体识别、情感分析、 机器翻译、自动摘要、问 答系统等
04
词法分析器：用于识别和 分析词汇、词性、词组等 语言单位，为后续自然语 言处理任务提供基础
05
有限自动机在词法分析器 中的应用：通过构建有限 自动机，实现对词汇、词 性、词组的识别和分析
状态表示系统所处的状态，输 入符号表示系统的输入，转移 函数表示系统从一个状态到另 一个状态的映射关系。
有限自动机可以分为确定性有 限自动机和非确定性有限自动 机，其中确定性有限自动机的 转移函数是唯一的，而非确定 性有限自动机的转移函数可以 是多个。
有限自动机的分类
01
02
03
04
05
06
有限自动机在词 法分析中的应用
有限自动机在词法分析中的具体应用
识别单词：有限自动机能够识别单词的边界，从而将句子分解为单词。 词性标注：有限自动机能够为每个单词标注词性，例如名词、动词、形容词等。 语法分析：有限自动机能够进行语法分析，识别句子中的语法结构。 语义分析：有限自动机能够进行语义分析，理解句子的含义和上下文关系。
有限自动机在自 然语言处理中的 应用
词法分析器 有限自动机的概念
目录
有限自动机的定义和 分类
01
有限自பைடு நூலகம்机在词法分 析中的应用
02
有限自动机在自然语 言处理中的应用
03
有限自动机的定 义和分类
有限自动机的定义
有限自动机是一种数学模型， 用于描述和研究有限状态和输 入之间的映射关系。
有限自动机由一组有限状态、 一组输入符号和一组转移函数 组成。
判定一句话是否说完的算法
判定一句话是否说完的算法1.引言1.1 概述在编程领域中，判定一句话是否说完一直是一个有趣且具有挑战性的问题。
例如，在自然语言处理中，我们经常需要处理文本，并将其分为句子进行进一步的处理。
为了正确地切分句子，我们需要一个算法来判断一句话是否已经结束。
从语言学角度来看，一句话通常以标点符号结尾，例如句号、问号或感叹号。
然而，在某些情况下，标点符号可能会被省略，或者在长篇连续的文本中可能会存在换行的问题。
因此，我们需要一个算法来判断一句话是否已经结束，以便能够正确地对文本进行分句。
在本文中，我们将介绍一种用于判定一句话是否说完的算法。
该算法基于一些语言学规则和文本特征进行判断，以尽可能准确地切分句子。
具体而言，我们将通过以下几个方面来判断一句话是否已经结束：首先，我们将分析标点符号的使用方式。
在大多数情况下，句子会以独立的标点符号结尾，例如句号、问号或感叹号。
如果我们在文本中遇到这些标点符号，我们可以预测一句话已经结束。
然而，由于人们在书写时可能不规范，我们还需要考虑一些特殊情况，例如连续的省略号或者多个问号或感叹号的使用。
其次，我们将考虑一些特殊的边界情况。
例如，在引用句子中，即使没有明确的标点符号结尾，我们仍然可以通过句子间的逻辑关系来判断一句话是否已经完整。
这种情况下，我们可以根据引号的使用或者上下文的语法关系来进行判断。
第三，我们还将考虑文本中的换行符对判断的影响。
在某些情况下，一句话可能会被分成多行进行呈现。
为了正确地判断一句话是否已经结束，我们需要考虑这些换行符的位置和上下文的语法关系。
最后，我们将介绍算法的实现方式和具体的代码示例。
我们将通过编程语言来实现这个算法，并提供一些测试样例来验证算法的准确性和效果。
通过本文的介绍，读者将能够了解到如何判断一句话是否已经结束的算法，并能够应用这个算法在自然语言处理等领域的实际问题中。
判定一句话是否说完的算法将帮助我们更好地理解和处理文本数据，并提高我们在自然语言处理任务中的效率和准确性。
一种基于DFA_的短文本信息过滤算法
第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide一种基于DFA的短文本信息过滤算法关兴义，赵敏，伍文昌（陆军工程大学指挥控制工程学院，江苏南京 210007）摘要：有关信息过滤的算法应用广泛，随着微信、微博等社交平台的迅速发展，短文本信息在网络通信中占据了主流，针对短文本信息的过滤也越来越重要。
通过比较BF算法、KMP算法、AC算法等经典模式匹配算法的优缺点，选择更适合短文本过滤的DFA算法。
介绍DFA算法基本原理，提出一种基于DFA的改进算法，改进后的算法通过敏感词预处理和过滤过程优化来提高检测率。
实验结果表明，相比于SWDT-IFA算法，改进后的算法对中文对话数据集检测的查准率提高了3%，误报率降低了0.87%，具有较高的应用价值。
关键词：短文本；信息过滤；DFA；模式匹配；Trie树DOI：10.11907/rjdk.221764开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.1 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0103-06A Short Text Message Filtering Algorithm Based on DFAGUAN Xing-yi， ZHAO Min， WU Wen-chang（Command and Control Engineering College， Army Engineering University of PLA， Nanjing 210007， China）Abstract：The filtering algorithm of text is widely used， with the rapid development of social platforms such as WeChat and Weibo， short text messages occupy the mainstream in network communication， and the filtering of short text messages is becoming more and more important. By comparing the advantages and disadvantages of classic pattern matching algorithms such as BF algorithm，KMP algorithm，AC algorithm，etc. ， this paper selects the DFA algorithm that is more suitable for short text filtering， introduces the basic principles of DFA algorithm， and proposes an improved algorithm based on DFA， which improves the detection rate through sensitive word preprocessing and filtering process optimization. Experimental results show that the improved algorithm improves the accuracy of Chinese dialogue dataset detection by 3% and re‐duces the false alarm rate by 0.87%， which has high application value.Key Words：short text； message filtering； DFA； pattern matching； Trie tree0 引言随着信息技术的不断发展和智能手机的普及，移动互联网已逐步渗透至人们工作、生活的方方面面，大量的聊天消息、评论、新闻等碎片化信息在网络中传播，且数量呈上升趋势，这类信息通常以短文本为主［1］。
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０ 引
言
成有 限状 态机的第 一个状态结点 ．再将 第一个 状态结
点 中 的字 符 串 数组 按 每个 词 首 字 的 不 同 再 次 划 分 成 若
中文分词是 中文 信息处 理的基 础 ．例如机器 翻译 （ ）语 音合成 、 ＭＴ 、 自动分类 、 自动摘要 、 自动校对 等 ， 以
复 ． 而 形 成 一 个 具 有 有 限个 状 态结 点 的状 态 图 ． 文 从 本 称 之 为 有 限 状 态 机 。有 限状 态 机 创建 完成 之后 ． 整个词 典 中每 个 不 同 的汉 字 便 以弧 权 值 的形 式 存 在 于 整个 有 限 状态 机 中 ． 判 断某 个 汉字 串是否 是 “ ” ， 当要 词 时 只要从 有 限状 态 机 的首 状态 结 点 依 次 进行 查 找 即可 （ 体算 法 具
干个不 同的子串以准备形成新的状态结点 ．然后依次
将 准 备 形 成 新 结 点 的 状 态 标 识 集 （ 形 成 的 子 串 ） 过 新 通 构 造 成 的一 个 二分 查 找树 在 已 经 形 成 的 状 态 图 中进 行
查找 ． 若该 状态结 点已经存 在 ． 以这个子串集 原先的 则
实现 。 都需要综合不同的算 法。由于基于字符 串匹配 的
分 词 方 法 具 有 算 法 简 单 、 词效 率 高 的 特 点 。 此 常 常 分 因 综 合 运 用 于其 他 分 词 算 法 中 ．这 类 算 法 是 按 照 一 定 的
弧 的权值创建一条 弧指 向新创建 的状态结点 如此反
２ 算 法 的 具体 描 述
有 限状 态 机 的基 本 结 构 示 意 图 （ 图 １。 如 ）
１ 算 法 基本 思想
首先 将词典 中的每个词按 相应 的内码进行 排 序 ．
然后将排好序 的词典构造成一个字符 串数组 ．从 而形
收 稿 日期 ：０ ０ ５ ４ ２ １ —０ —０ 修 稿 日期 ：０ ０ ６ ４ ２ １ —０ —０
基 于这 种 原 因 ．本 文 提 出并 实 现 了一 种 快 速 查 询 词 典
和示例见下文 ）若这个汉字串在有 限状态机中存在 ． ， 则
判定为词 ， 否则不能为一个词。实践证 明， 该算法具有查
询 速度 快 的优 点
的算法——有 限状态机算法 ．通过该算法可 以快 速地 对查询子 串进行“ ” 断 词 判
。 现 计 机 ２１０６ 代 算 ０ ｏ
．
图 １ 有 限 状 态 数 据 结 构 示 意 图 ｆ ｔ ｉＳｒ （ｏｄ） ｒ ｓ ｏｔｗ ｒｓ ＳＬｔ ； 序 ，
ｍ ａ ｈ ｎ 一＞ｓａｅ ｃ ｉｅ ｔｔ
—
， 对词典 的各个词条 按内码进 行排 木
ｔｒ 值 ／ ｕｅ的 ｗ ｉ （ｓｉｇ ａｇｔｓ ｎ ｔｒ＋ ｎ ＋ ； ｈｌ ＊ｔｎ） ｒｅ ｉ ａ ｅ ＝ ｓ ｇ ＋ ｅ ｒ ｔ ＿ｇ ｕ
（ ） 限状态机 的构建算法用类 Ｃ语言描述如下 ： １有
Ｂ ｉ Ｄ Ａ ｃａ［ｗ ｒｓ ｕｌ Ｆ （ ｈｒ ｏｄ） ， ｗ ｒｓ为 由词 典 构 成 的 字 符 串 ｄ ］ 士 ｏｄ
数 组 十 ／
作 者 简介 ： 火善 栋 （９ ４ ） 男 ， 士 ， 师 ， 究 方 向 为智 能 信 息 系统 １７ － ， 硕 讲 研
首 字 为弧 的权 值 创 建一 条 弧 并 指 向该 状 态 结 点 ：若该
论 。总之 。 要达 到一个 较好 的分词效 果 ， 对于任何一个
成 熟 的 分词 系 统 而 言 ．不 可 能 单独 依靠 某 一 种 算 法 来
结点不存在 ．则 以这个新形成 的子串为状 态标 识集创
建 一 个 新 的状 态 结 点 ．并 以这 个 子 串集 原 先 的 首 字 为
有 限状态 机 在 中文 文本 分 词 中的应 用
火善栋
（ 庆三峡学院 ， 州 ４４０ ） 重 万 ００ ０ 摘 要 ： 出并 实现 一 种 有 限 状 态机 算 法 ． 方 法 结合 二 分 查 找 树 算 法 将 整 个 词 典 构 造 成 一 个 有 限 提 该
状 态机 。 而使 词 典 中 的每 个 不 同 的 汉 字 以 不 同 弧 权值 的 形 式 存 在 于有 限状 态机 中 。 ３要 从 － ＂
ｔ ｌ［］ａ ｅ ｗ ｒｓ／ ａ ｅ 也 为 ｓ ｔ ｔ ｌ ａ ｅ ．ｂ ｌ ｏｄ； ｌ ｌ ｂ ０１ ＝ ｂ ｔｅ ａ态 机 形 成 之 后 ， 分 量 的 空 间 被 释 放 ， 由 该
所 以 图 １ 有 加 以表 示 ／ 没
ｍａ ｈ ｎ 一＞ ｕ ｓａｅ ＝ｌ ｃ ｉ ｅ ｎ ｍ ｔ ｔｓ ；
判 断 某 个 字符 串是 不 是 词 时 ． 只 要 从 这 个有 限状 态机 的 第 一 个 状 态 结 点 依 次进 行 查 找 即 可。 实验 显 示 ， 过 这 个 有 限 状 态机 词 典 可 以 实现 对 字符 串的 快 速 查 找 。 通 关 键 词 ：中文信 息 处理 ；有 限 状 态机 ；汉语 分 词
策 略将待分析 的汉字 串与一 个“ 充分大的” 机器词典 中 的词条进行 匹配 。 在词典 中找到这个字符串 。 若 则匹配
成 功 （ 别 出一 个 词 ） 由于 这 类 算 法 中都 要 用 到 一 个 识 。 词典 ． 因此 查 询 效 率 是 影 响这 类 算 法 的 一 个 关键 因 素
及 现 在 非 常 热 门 的搜 索 引 擎 都 需 要 用 到 分 词 现 有 的 分 词算 法 大致 可 分 为 三 大类 ：基 于 字 符 串 匹 配 的 分 词 方法 、 于理 解 的 分 词 方 法 和基 于 统计 的分 词 方 法 。 基 到 底 哪种 分词 算 法 的 准 确度 更 高 、速 度 更 快 目前 并 无 定
＿
ｉ０ ＳｒｉＳｚ（ ｇｔｌｂ１ ｆ ＜ ｔ ｓ ｉ ｔ ｅ ａｅ） （ Ｌ ｔ ｅａ ＿ ｒ ）