基于条件随机场的中文分词算法改进
基于统计语言模型的中文分词算法研究
基于统计语言模型的中文分词算法研究中文是世界上使用人数最多的语言之一，它的排列方式和英语等西方语言有很大的不同，因此分词是中文自然语言处理的重要一环。
中文分词的主要目标是将一段连续的中文文本切分成单个的词语。
目前，基于统计语言模型的中文分词算法是最为流行和使用广泛的算法。
本文将会探讨中文分词的基础知识，以及基于统计语言模型的中文分词算法的核心思想和实现方法。
一、中文分词的基础知识中文文本是由汉字组成的，中文词语并不像英语词汇那样有明显的边界。
因此，中文分词器需要解决的第一个问题就是识别出哪些汉字是组成词语的基本单元。
然后，再根据组合方式将词语划分出来。
中文分词可以分为基于规则的分词和基于统计的分词两种算法。
基于规则的分词算法是手动编写规则，根据这些规则来解决分词问题。
但是这种方法实现起来非常困难，因为包含规则的样本集必须足够大而且需要频繁更新。
而且，规则往往是比较复杂的，需要人工不断调整和改进。
基于统计的分词算法是通过分析一定量的语言样本集，建立起一个统计模型来解决分词问题。
这种方法不需要手动编写规则，而是通过分析大量的语言样本，了解自然语言的规律，然后再根据语言的规律来处理分词问题。
因此，基于统计的分词方法相对于基于规则的方法更加高效和精确。
二、基于统计语言模型的中文分词算法基于统计语言模型的中文分词算法并不是直接对每个汉字进行分词，而是在每个可能的词边界处赋予一个概率权重，然后取最大概率的词语作为对应的分词结果。
基于统计语言模型的分词算法包含三个主要组成部分：分词模型、特征提取和概率计算。
1. 分词模型分词模型是中文分词的核心模型，它可以对中文句子进行分词。
分词模型可以分为两种类型：基于统计的分词模型和基于规则的分词模型。
基于统计的分词模型通常基于最大概率模型或条件概率模型，常用的模型包括Hidden Markov Model （隐马尔可夫模型）和Conditional Random Fields（条件随机场）模型。
基于统计学习的中文分词算法研究与实现
基于统计学习的中文分词算法研究与实现1. 研究背景与意义中文自然语言处理一直是计算机科学领域研究热点之一，而中文分词作为中文自然语言处理的基础，对于中文信息处理的准确性和效率至关重要。
因此，如何实现中文分词算法成为了研究的重要方向之一。
而基于统计学习的中文分词算法由于其高效和准确的特点，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
2. 统计学习原理统计学习是一种主要通过样本数据学习统计规律，进而进行模型预测和决策的机器学习方法。
在中文分词领域，统计学习方法主要包括条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）算法和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）算法。
2.1 CRF算法CRF算法是一种基于给定观测序列预测标签序列的判别式模型，相较于传统的隐马尔可夫模型，CRF算法不需要对序列进行假设，因此能更加准确地建立标签之间的依赖关系。
在中文分词中，CRF算法可以通过学习一系列特征函数和标签序列之间的联系来识别分词位置。
同时，CRF算法还可以应用于词性标注、命名实体识别等中文自然语言处理问题中。
2.2 HMM算法HMM算法是一种基于一定数目隐藏状态序列的概率模型，其主要思想是对一个观测序列建立一个与之对应的隐藏状态序列，再通过对两个序列之间的概率分布进行建模，从而得到概率最大的标签序列。
在中文分词领域，HMM算法通常基于字或者词的频率统计建立模型，并通过对模型参数的不断优化来提高分词准确率。
3. 中文分词算法实现3.1 数据预处理在进行中文分词算法实现前，首先需要进行数据预处理。
该步骤主要包括数据清洗、分词、标注等处理，以得到处理后的具有代表性的中文数据集。
3.2 特征选择特征选择是建立中文分词模型的关键步骤。
基于统计学习的中文分词算法主要通过选取能够有效区分不同中文词汇的特征来建立模型。
常用的特征选择方法包括：互信息、信息增益比、卡方检验、TF-IDF等。
用条件随机场CRF进行字标注中文分词（Python实现）
⽤条件随机场CRF进⾏字标注中⽂分词（Python实现）主题本⽂运⽤字标注法进⾏中⽂分词，使⽤4-tag对语料进⾏字标注，观察分词效果。
模型⽅⾯选⽤开源的条件随机场⼯具包“ ”进⾏分词。
本⽂使⽤的中⽂语料资源是SIGHAN提供的语料，⽬前封闭测试最好的结果是4-tag+CFR标注分词，在北⼤语料库上可以在准确率，召回率以及F值上达到92%以上的效果，在微软语料库上可以到达96%以上的效果。
第⼀部分条件随机场模型⼯具包安装说明在Linux或者Mac OS系统下，下载C++源代码安装包(这⾥⽤的是）之后，按照如下步骤进⾏安装：1.进⼊到代码主⽬录后，正常按照“configure & make & (sudo) make install就可以完成C++库的安装。
2.再进⼊到⼦⽬录python下，安装python包：python setup.py build & (sudo) python setup.py install，这个python库是通过强⼤的⽣成的。
3.安装完毕之后，可以在python解释器下测试，是否能成功import CRFPP，如果ok，则准备⼯作就绪。
注意：在安装过程中或者是后⾯的运⾏过程中（具体什么时候我忘记了），如果报出下⾯的错误：ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory错误的原因是未能引⼊libcrfpp.so.0库，查找库⽂件存在，于是建⽴链接：32位系统 ln -s /usr/local/lib/libcrfpp.so.* /usr/lib/64位系统 ln -s /usr/local/lib/libcrfpp.so.* /usr/lib64/问题解决。
第⼆部分模型相关知识介绍在CRF++ example⾥有个seg⽬录，这个seg⽬录对应的是⼀个⽇⽂分词的样例，正好可以套⽤到我们的中⽂分词中来。
基于条件随机场CRFs的中文词性标注方法_洪铭材
行文本标注时 , 先对文本进行初始标注 , 然后按照规则获取的 次序应用规则进行标注 。 该方法在英文词性标注上取得了很 好的效果 。 其主要问题是学习规则的时间过长 。 针对这一问 题 , 周明等提出一个快速学习算法 , 使训练速度大大提高[ 2] 。
③基于统计的方法 。 基于统计的方法是目前应用最广泛 的词性标注方法 。 白栓虎提出基于统计的汉语词性自动标注 方法 , 使用二元语法模型 和动态 规划的 方法进 行汉语 的词性 标注 。当前 大部分汉语词性系统采用基于二元语法模型或三 元语法模型的隐马尔可夫模型 , 通过 EM 训练的方法 , 给每个 词和词性标签对分配一个 联合概率 , 通 过维特 比解码 的动态 规划方法来获取一个句子对应的最佳的词性标注序列 。 隐马 尔可夫模型的缺点是假设词的词性只与 词本身和它 前面的 n 个词有关 , 而与该词后 面的词 没有关 系 。 这个假 设与实 际情 况并不吻合 。 基于最大熵模 型的词 性标注 方法 , 有效地 利用 了上下文信息 , 在一定的 约束条 件下可 以得到 与训练 数据一 致的概率分布 , 得到了 很好标 注效果 。 但 是最大 熵模型 存在 一种称为“ label bias” 问题 的弱点[ 1] , 在 某些 训练 集上得 到的 模型可能会得到很差的标注效果 。 常见的基于统计的方法还 有神经元网络 、决策树 、线性分离网络标注模型等 。
词性标注是自然语言处 理的重 要内容 之一 , 是其他 信息 的标注正确率 , 其封 闭测 试和开 放测 试的 准确率 分别 为 98.
处理技术的基础 , 被广 泛地应 用于机 器翻译 、文字 识别 、语音 56%和 96.60 %, 兼类 词和未 登录 词的 标注 也取 得了 很好 的
基于CRF的中文分词
基于CRF的中⽂分词基于CRF的中⽂分词CRF简介Conditional Random Field：条件随机场，⼀种机器学习技术（模型）CRF由John Lafferty最早⽤于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要⽤于⽂本标注，并有多种应⽤场景，例如：分词（标注字的词位信息，由字构词）词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）命名实体识别（识别⼈名，地名，机构名，商品名等具有⼀定内在规律的实体名词）本⽂主要描述如何使⽤CRF技术来进⾏中⽂分词。
CRF VS 词典统计分词基于词典的分词过度依赖词典和规则库，因此对于歧义词和未登录词的识别能⼒较低；其优点是速度快，效率⾼CRF代表了新⼀代的机器学习技术分词，其基本思路是对汉字进⾏标注即由字构词(组词)，不仅考虑了⽂字词语出现的频率信息，同时考虑上下⽂语境，具备较好的学习能⼒，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果；其不⾜之处是训练周期较长，运营时计算量较⼤，性能不如词典妇分词CRF VS HMM，MEMM⾸先，CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最⼤熵隐马模型)都常⽤来做序列标注的建模，像分词、词性标注，以及命名实体标注隐马模型⼀个最⼤的缺点就是由于其输出独⽴性假设，导致其不能考虑上下⽂的特征，限制了特征的选择最⼤熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每⼀节点都要进⾏归⼀化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉条件随机场则很好的解决了这⼀问题，他并不在每⼀个节点进⾏归⼀化，⽽是所有特征进⾏全局归⼀化，因此可以求得全局的最优值。
CRF分词原理1. CRF把分词当做字的词位分类问题，通常定义字的词位信息如下：词⾸，常⽤B表⽰词中，常⽤M表⽰词尾，常⽤E表⽰单⼦词，常⽤S表⽰2. CRF分词的过程就是对词位标注后，将B和E之间的字，以及S单字构成分词3. CRF分词实例：原始例句：我爱北京天安门CRF标注后：我/S 爱/S 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E分词结果：我/爱/北京/天安门CRF分词⼯具包上⾯介绍了CRF技术思想以及如何⽤于分词，下⾯将介绍如何在实际开发中使⽤CRF进⾏分词⼯作。
基于条件随机场的中文地名识别
维普资讯
中目 西部科 技 ２ ０ 年１ 月 （ 旬 ）第０ 卷 第２ 期 总第 １ ３ ０８ ０ 上 ７ ８ ５ 期
基于条件随机场的中文地名识别
王 凡 秀
（ 南工 业 大 学 ， 河 南 郑 州 ４ ０ ０ ） 河 ５ ０ ｉ
中文分词错误纠正算法与优化
中文分词错误纠正算法与优化中文分词是自然语言处理中的重要任务之一，它将连续的中文文本切分成有意义的词语，为后续的文本处理和语义分析提供基础。
然而，由于中文的特殊性，分词中经常出现错误，如歧义词的切分、未登录词的处理等。
因此，研究中文分词错误纠正算法与优化成为了一个热门的研究方向。
一、中文分词错误的原因分析中文分词错误主要源于以下几个方面：1. 歧义词切分：中文中存在大量的歧义词，即同一组汉字可以有多种不同的切分方式，例如“北京大学生喝进口红酒”。
正确的切分应该是“北京/大学生/喝/进口/红酒”，而错误的切分可能是“北京/大学/生/喝/进口/红酒”。
2. 未登录词处理：未登录词是指分词词典中没有收录的新词或专有名词。
由于中文的词汇量庞大且不断更新，分词词典无法及时收录所有的新词，因此会出现未登录词的情况。
例如，“微信红包”在分词词典中可能无法找到对应的切分规则。
3. 语料库不完备：中文分词算法通常依赖于大规模的语料库进行训练和模型构建。
然而，由于语料库的不完备性，某些特殊领域或方言的词语可能无法被准确地切分。
二、中文分词错误纠正算法为了解决中文分词中的错误问题，研究者们提出了一系列的算法和方法：1. 基于规则的方法：基于规则的方法通过事先定义一系列的切分规则来进行分词，例如最大匹配法和最短路径法。
这些方法简单易懂，但对于歧义词和未登录词的处理效果较差。
2. 基于统计的方法：基于统计的方法通过统计语料库中的词频和词组频率来进行分词。
这些方法可以较好地处理歧义词和未登录词，但对于语料库不完备的情况下会有一定的限制。
3. 基于机器学习的方法：基于机器学习的方法通过建立分类器或序列标注模型来进行分词。
这些方法可以通过训练大规模的语料库来提高分词的准确性和泛化能力，但需要较多的训练数据和计算资源。
三、中文分词错误纠正的优化除了算法层面的优化，还可以从以下几个方面对中文分词错误进行优化：1. 词典的更新：及时更新分词词典，收录新词和专有名词，以提高分词的准确性。
基于条件随机场的地质矿产文本分词研究
基于条件随机场的地质矿产文本分词研究陈婧汶;陈建国;王成彬;朱月琴【期刊名称】《中国矿业》【年(卷),期】2018(027)009【摘要】中文与英文不同,词与词之间没有类似空格的天然分隔符,致使中文分词成为中文信息处理中的难题.地质矿产文本中含有大量未登录地质专业术语,现阶段仍无效果较好的分词方法.本文探讨了一种基于双语料库条件随机场模型的方法对地质矿产文本进行分词,并与通用领域分词方法、单语料库条件随机场模型分词方法进行对比实验.实验表明,本文提出的方法在开放测试下分词效果明显优于其他方法,准确率为94.80％,召回率为92.68％,F-值为93.73％.本文对地质矿产文本进行了中文分词研究,既能够很好地识别未登录地质专业术语,又保证了普通词汇的识别率,为对地质领域的自然语言处理工作奠定了基础.【总页数】7页(P69-74,101)【作者】陈婧汶;陈建国;王成彬;朱月琴【作者单位】中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)紧缺矿产资源勘查协同创新中心,湖北武汉430074;中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074;中国地质大学地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074;中国地质大学(武汉)资源学院,湖北武汉430074;自然资源部地质信息技术重点实验室,北京100037;中国地质调查局发展研究中心,北京100037【正文语种】中文【中图分类】P5;G254.9【相关文献】1.基于数据量的文本分词算法选取的研究 [J], 王一蕾;吴英杰2.基于新词发现与词典信息的古籍文本分词研究 [J], 李筱瑜3.基于文本分词的检修申请单智能成票研究 [J], 康伟; 高丽媛; 蓝海波; 张锐; 丁华杰4.基于新词发现与词典信息的古籍文本分词研究 [J], 李筱瑜[1]5.基于文本分词技术的统计新闻稿模式研究 [J], 陈阳;谭立献因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Ｙａ ｔｉ ｈ ｎ ｏ ｇ２ ４ ０ ， Ｃ ｉａ ２Ｍｉｉ ｒ ｐ ｅｅ ｔｔ ｅ ｕ ｅｕｏ Ｄ ｉ ｈ ｎ Ｗｕ ａ ｂ ｉ ３ ０ ４， Ｃ ｉａ ｎａ Ｓ ａ ｄ ｎ ６ ０ １ ｈｎ ； ． ｌ ａｙＲｅ ｒｓｎａｉ ｓＢ ｒａ ｆ ｔ ｖ ＮＥ ｎＷｕ ａ ， ｈ ｎＨｕ ｅ ４ ０ ６ ｈｎ ）
摘 要 ：在 中文分词领 域 ，基 于字标 注 的方法得 到广泛 应用 ，通过 字标 注分 词 问题 可转换 为 序列标 注 问题 ，现在分 词效果 最好 的是 基于条 件随机场（ Ｒ ｓ的标 注模 型。作 战命 令 的分 词是进 行 Ｃ Ｆ） 作 战指令 自动生成 的基础 ，在 将 Ｃ Ｆ 模 型应用到作 战命令 分词 时，时间和 空 间复杂度 非常高 。为 Ｒｓ 提 高效率 ，对模 型进行 分析 ，根 据特征选 择算 法选取特 征子集 ，有效 降低 分 词的 时间与空 间开销 。 利用 Ｃ Ｆ 置 信度对 分词结果 进行后 处理 ，进 一步提高分 词精确度 。实验 结果表 明 ，特 征选择 算法 Ｒｓ
ｉ ａ ａ ｙ ｅ ｎ ｅ ｔ ｒ ｓ ｂ ｅ ｓ ｒ ｓ ｌ ｃ ｅ ｙ ｓ ｎ ｔ ｆ ａ ｕｒ ｓ ｌ ｃ ｉ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ， ｗｈ ｃ ｃ ｔ ｔ ｅ ｓ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ｆ ａ ｕ ｅ ｕ ｓ ｔ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｄ ｂ ｕ ｉ ｇ ｈｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔｏ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉｈ ｕ ｈ
（， ，） Ｐ ｆ 为状态 转移特 征 函数 ； ｇ （， Ｘ 为状态特 征 函数 ； Ｙ ｋｖ ，） Ｊ
和 是 由训 练样本 得到 的特征权 重 ；ｋ为特 征
函数 编号 ；ｖ为 中的节点 。计算 特征权 重 函数 采用极 大似然 估计 方法 。Ｃ Ｆ 指数 模型 为凸 函数 ，可采 用迭代 Ｒ ｓ
ｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ Ｓｏ ｅ ｏ ｈ ａ ｉｓ ｏ ｈｅａ ｔ — ｅ ｒ ｔｏ ｆｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ ．Ｙｅ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｉ ｎ ｆｔ ｅ ｂ ｓｃ ｆｔ ｕ ｏ ｇ ｎｅ ａｉ ｎ ｏ ｏ ｎ ｒｅ ｓ ｔｗｈｅ ｉ ｈ ｏ １ ｎ ｕｓｎｇｔ ｅｍ ｄｅ ｆ ｒｃ ｍｍａ ｄ ｏ ｄ ｒ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｏ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ， ｐ ｏ ｅ ｆｂ ｄｔｍ ｅａ ｄ ｓ ａ ｅ ｅｆｃ ｅ ｙ ａ ｅｅ ｃ ｕｎ ｅ ｅ Ｔｈ ｏ ｅ ｒ ｂｌｍｓｏ ａ ｉ ｎ ｐ ｃ ｆｉ ｉｎｃ ｒ ｎ ｏ ｔ ｒ ｄ． ｅｍ ｄ ｌ
ｒ ｓ ｌｓ ａ ｅ ｓ ｔｓ ａ ｔ ｒ ． ｅ ｕ ｔ ｒ ａ ｉ ｆ ｃ ｏ ｙ
Ｋｅ ｒ ： Ｃｈ ｎ ｓ ｒ ｅ ｍ ｅ ａ ｉ ｎ； Ｃｏ ｄｉｉｎ ｌＲａ ｄ ｍ ｉ ｌ ｓ ｆ ａｕ ｅｓ ｌ ｃｉ ｎ； ｃ ｎ ｉ ｎ ｅ ｙｗｏ ｄｓ ｉ ｅ ｅｗｏ ｄｓ ｇ ｎｔｔｏ ｎ ｔｏ ａ ｎ ｏ Ｆ ｅ ｄ ； ｅ ｔ ｒ ｅ ｅ ｔｏ ｏ ｆｄｅ ｃ
（ ＲＦ ） ａ ｇ ｒｉ ｔｅｂ ｓ ｔｇ ｅ ｈｃ ａ ｃ ｉｖ ｔｔ－ｆｔｅａｔ ｅｆｒ ｎ ｅ Ｔ ｅｓ ｇ ｎａｉｎ ｏ ｅ Ｃ ｓ ｔｇ ｅ ｓ ｈ ｅ ｔ ａ ｇ ｒｗ ｉｈｃ ｎａ ｈｅ ｅｓａｅｏ－ｈ —ｒ ｐ ｒ ｍａ ｃ ． ｈ ｅ ｍｅ ｔｔ ｆｔ ｏ ｏ ｈ
如今 随着 信息化 技术 的迅猛发 展 ， 互联 网上 的信息 量呈现 指数爆炸 的增长 趋势 ， 海量 文本信 息使得 文本 信息
的 挖 掘 成 为 迫 切 需 求 。 与 西 方 语 言 不 同 ，中 文 文 本 中并 不 存 在 词 的 分 隔 符 ，故 中文 分 词 【 是 中 文 信 息 处 理 的 基 ｊ
本 步骤 ，是 自然语 言处理 的经典 问题 。近 些年来 中文分词 得 到了长足 的发展 。主流 方法有传 统 的基于规 则 的 Ｊ 方 法和现 在流行 的基 于统计 的方法 。 统方法 如前 向最 大匹配 和反 向最 大匹配 等 ， 于统计 的方法 主要有支 持 向 传 基 量 机（ｕ ｐ ｒＶ ｃｏ ｃ ｉｅ Ｓ Ｍ）Ｊ隐马尔 科夫模 型（ ｄ ｅ ｒｏ ｄｌＨＭＭ） １ Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔｒ Ｍａ ｈｎ ， Ｖ 、 ＨｉｄｎＭａｋ ｖ Ｍｏ ｅ， ［和条件 随机场 （ ｏ ｄｔ ｎ ｌ ６ Ｃ ｎｉｏａ ｉ Ｒ ｎ ｏ ｉｌｓ Ｒ ｓ ａ ｄ ｍ Ｆ ｅ ，Ｃ Ｆ ） ｄ 等 。基于统计 的方法 建立在统 计推 断基础上 ，可得 到 比传统 方案更 高 的性 能 。随着 分词 算法 的不 断改进 ， 各分 词方法 的性能 已经相差 无几 。目前 达到最好 分词效 果 的是 基于 Ｃ Ｆ 的分词 模型 ， Ｃ Ｆ Ｒ ｓ 但 Ｒ ｓ 的主要 问题是其 训练效 率偏低 ，模型本 身决定 了其时 间复杂度 和空 间复杂度非 常高 ， 尤其 现在新 的语料 、词汇 不 断涌现 ，预先训 练好 的模 型不能适应 开放性语 料 ，模 型需要 及时更 新 ，高 速实时处 理 的分 词系统 成为迫 切要求 。 如何提 高其训 练效率 ，使之 适应快 速变化 的环境是 实现该模 型 的一 大挑战 。
方 法 找 到 全 局 最 优 解 。目前 常 用 的 是 有 限 记 忆 Ｂ Ｇ （ ｉ ｔｄｍｅ ｒ ｒｙ ｅ ，ｌ ｃ ｅ， ｏｄａｂＳ ａ ｎ ， ． Ｆ １ Ｆ ＳＬ ｍｉ ｍｏｙＢ ｏ ｄ ｎＦｅ ｈｒ ｌｆｒ ，ｈ ｎ ｏ Ｌ Ｂ ＧＳ ｅ ｔ Ｇ
迭代 方法 。 １２ 标 注 集 ．
用全 局归一化 的方 法 ，避 免产 生标记偏 移 问题 ，所 以在 中文分词 上优 于 ＨＭＭ 和最 大熵 马尔科夫模 型（ ｘｍ ｍ Ｍａ ｉ ｕ Ｅ ｔ ｐ ｒｏ ｄｌ ｎｒ ｙＭａｋ ｖＭｏ ｅ，ＭＥ ｏ ＭＭ） 等模 型 ，取得较 好 的效 果 ，其 中链 式 Ｃ Ｆ 在 中文 分词任 务 中最 常用 。在 给定 ｌ Ｒ ｓ 观察序 列条件 下 ，标 记序列 的条 件概率 为 ：
收稿 日期 ：２ １－５２ ；修 回日期 ：２ １－８２ ０ １０ ．４ ０ １０ ．３
第２ 期
顾 佼佼 等 ： 于 条件 随机 场 的 中文 分 词算 法 改进 基
１５ ８
１ 基 于条 件 随机 场 的算 法 改进
１１ 条 件 随 机 场 模 型 ．
Ｃ Ｆ 是 一 种 判 别 式 模 型 ，采 用 的是 无 向 图 分 布 ，没 有 严 格 的 独 立 性 假 设 ，可 以 任 意 选 取 特 征 ，而 且 因 为 采 Ｒ ｓ
引 入 标 注 集 可 把 分 词 问 题 转 化 成 序 列 标 注 问题 ， 于 １ 句 子 中 的 每 个 字 给 出相 应 的 标 签 ， 效 地 就 知 道 了 对 个 等 分 词 结 果 。Ｌ ＭＳ体 系 是 一 种 常 见 的标 注 方 法 ，每 个 字 依 据 其 在 词 中 出 现 的 位 置 给 予 不 同 标 签 ，句 子 中 的 每 个 位 Ｒ
ｒ 一
Ｐ Ｅｋ ∈，
Ｐ ） ｅ Ｉ （Ｉ ∞ ｘ Ｐ
（ ｆ） Ｐ 。 ＋∑ １ 女 ，Ｉ ） ，， ． （Ｙ ， ｌ ｔ Ｖ ｋ ｇ
Ｖ ， ∈ ｋ ／
一
、
（ １ ）
式 中 ： Ｘ 示 需 要 标 注 的 观 察 序 列 集 ； Ｙ 示 相 应 的 标 注 序 列 集 ；在 一 阶 链 式 结 构 的 图 Ｇ＝（ ， ） ， Ｖ代 表 图 中 表 表 ＶＥ 中 的 节 点 集 ， 表 示 图 中 的边 ，最 大 团 仅 包 含 相 邻 的 ２个 节 点 ，即 图 Ｇ 的边 。对 １ 最 大 团 中 的 无 向边 Ｐ （ ． ， 个 ＝ ． ， ）
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ｓｒ ｅ ： ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ ｗｏ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｆｅ ｄ ， ｔ ｍｏ ｔ ｗｉ ｅ ｙ ｕ ｅ ｅｈｏ ｉ ｈ ｒ ｃｅ － ｓ ｄ ｎ ｓ ｒ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｉ ｌ ｓ ｈｅ ｓ ｄ ｌ ｓ ｄ ｍ ｔ ｄ Ｓ ｃ ａ ａ ｔ ｒｂａ ｅ ｔ ｇ ｉ ｇ， ｗｈ ｃ ｅ ｏ ｍｕ ａｅ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ａ ｋｔ ｅ ｕ ｎ ｅｔ ｇ ｉ ｇ ｔｓ Ｔ ｎ ｉｉ ｎ ｌＲａ ｏ Ｆｉ ｌ ａ ｇｎ ｉ ｈｒ ｆ ｒ ｌｔ ｓｓ ｇ ｎ ａ ｉｎ ｔ ｓ ｏ ａｓ ｑ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ａ ｋ． ｈｅＣｏ ｄ ｔｏ ａ ｎｄ ｍ ｅｄｓ
第 １ ０卷 第 ２期
２１ ０ ２年 ４月
信 息 与 电 子 工 程
Ｉ ＮＦ０ＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＡＮＤ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩ Ｃ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
ＶＯ１ ０． ．１ ＮＯ． ２ Ａｐ ．， ０１ ｒ ２ ２
文 章 编 号 ： １ ７ ． ８ ２ ２ １ ） ２ ０ ８ —４ ２２ ９ （ ０ ２ ０ — １ ４ ０
ｏ ｅ ｈ ａ ｆｔｍｅ ａ ｄ ｓ ａ ｅ ｅ ｅ ｔｖ ｌ ｎ ｍ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅｆｃｅ ｃ ｆｔ ｅｍ ｏ １ Ｔｈｅ ｏ ｅ ｏ ｔｐ ｏ ｅ ｓ ｖ ｒ ｅ ｄ ｏ ｉ ｎ ｐ ｃ ｆ ｃ ｉｅ ｙ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｆｉ ｉ ｎ ｙ ｏ ｈ ｄｅ． ｎ ａ ｎ ｖ ｌｐ ｓ— ｒ ｃ ｓ ｕｓｎ ｉ ｇ ＣＲＦｓ ｃ ｎ ｉ ｅ ｃ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｔ ｕ ｔ ｅ ｍ ｐ ｏ ｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ．Ｂｙ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｅ ｔ ｅ ｓ ｌ ｃ ｉｎ ｏ ｆｄ ｎ ｅ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ｏ ｆ ｒｈ ｒｉ ｒ ｖ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｆ ａｕｒ ｅｅ ｔｏ ｍｅ ｈ ｄ ｎ ｔ ｅ ｏ ｆｄ ｎ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔｐ ｏ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｍｐｒｖ ｍｅ ｔ ｓ ｃ ｉ ｖ ｄ ｎ ｔ ｅ ｘ ｒｍｅ ｔ ｌ ｔ ｏ ａ ｄ ｈ ｃ ｎ ｉ ｅ ｃ － ａ ｅ ｐ ｓ－ ｒ ｃ ｓ ， ｒ ａ ｉ ｏ ｅ ｎ ｉ ａ ｈ ｅ ｅ ａ ｄ ｈ ｅ ｐｅ ｉ ｎ ａ
基 于条 件 随机 场 的 中文分 词 算 法 改进
顾 佼 佼 ，杨 志 宏 ，姜 文 志 ｈ，胡 文 萱
（ ． 军 航 空工 程 学 院 ａ兵 器科 学 与 技 术 系 ；ｂ夕 训 系 ，山 东 烟 台 ２ ４ ０ １ 海 ． ＿ ｈ ６０１ ２海军 装 备 部驻 武 汉 地 区军 事 代 表 局 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ６ ） ． ３ ０ ４