一种基于N_gram模型和机器学习的汉语分词算法_吴应良

资 源 简 介

一种基于N_gram模型和机器学习的汉语分词算法_吴应良

详 情 说 明

汉语分词是自然语言处理中的基础任务，对文本理解、信息检索等应用至关重要。传统方法依赖词典匹配或规则，但面对未登录词或歧义情况往往表现不佳。

这里介绍的算法结合了N_gram统计模型与机器学习技术，其核心思路可分为两部分：

N_gram模型用于捕捉上下文概率 基于大规模语料统计相邻字词共现频率，例如通过2-gram或3-gram计算"中国/人民"比"中/国人/民"更可能出现的概率分布。这种统计特性尤其适合处理高频词汇的切分歧义。

机器学习模型进行特征增强 在统计概率基础上，引入词性标注、边界特征等上下文信息作为特征向量，通过分类算法（如SVM或神经网络）判断切分位置。这种混合方法能同时利用统计规律和语义特征，提升对新词和复杂句式的适应能力。

该方法的优势在于平衡了统计效率与语义理解：N_gram保证基础分词准确性，机器学习则通过特征学习弥补纯统计方法的不足。实际应用中常采用动态规划等算法优化切分路径搜索效率。