一种优化的用于中文分词的CRF机器学习模型

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摘要：目前效果最好的中文分词方法是基于字标注的机器学习方法。作为中文分词领域使用最广泛并且效果最好的机器学习模型,条件随机场（CRF）模型进行机器学习的代价很高,非常耗费时间和内存。通过对条件随机场机器学习模型的改进,增加模型导出功能和使其支持预定义Tag,降低了机器学习的代价。使用MSRA 2005开放测试语料库和6词位标注集,以及赵海博士提出的针对6词位的特征模板做实验,实验数据表明,改进后的模型缩短了机器学习的训练时间,提高了分词的速度,对F值也有小幅提高。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=33711048

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关键词：机器学习 中文分词 detail cqvip Etail 条件随机场 中文分词 字标注