统计和规则相结合的中文姓名识别方法研究.pdf

2024-06-30

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基于统计和规则的中文姓名识别.pdf

2024-08-27

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规则与统计相结合的中文分词方法研究的中期报告.docx

规则与统计相结合的中文分词方法研究的中期报告中期报告1.研究目的与意义中文分词作为中文自然语言处理的基础和关键技术，一直以来都是研究的热点之一。对中文分词算法的研究可以提高中文文本处理的准确性和效率，具有重要的理论和实际意义。本研究旨在探索一种基于规则与统计相结合的中文分词方法，以提高分词准确率，并应用于中文文本处理、信息检索等领域。2.研究内容与方法本研究采用了基于规则与统计相结合的分词方法，其中规则分词主要采用基于词典的正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法，通过人工构建词典与规则进行分词，在此基础上使用

2024-09-18

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基于姓氏用字驱动与统计的中文姓名识别方法的研究.docx

基于姓氏用字驱动与统计的中文姓名识别方法的研究中文姓名识别一直是自然语言处理中的重要问题之一。在实际应用场景中，如个人信息管理、社交网络分析、数据敏感性分析等领域中，中文姓名的准确识别对于数据分析的精度和可靠性至关重要。本文将介绍基于姓氏用字驱动与统计的中文姓名识别方法的研究，并探讨其优缺点及未来研究方向。一、研究背景中文姓名识别是计算机自然语言处理中较为重要的研究领域之一。在多语言处理任务中，姓名的识别是研究比较早的方向。中文姓名的复杂性、多样性以及缺乏规范化的格式，使得其识别难度十分之大。中文姓氏用字

2024-11-02

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基于规则与统计相结合的中文人称代词指代消解研究.docx

基于规则与统计相结合的中文人称代词指代消解研究摘要：人称代词指代消解是自然语言处理领域的重要课题。中文人称代词存在的语境复杂性、语义歧义性等问题，给指代消解带来了挑战。在本文中，我们介绍了一种基于规则与统计相结合的中文人称代词指代消解方法。我们采用了基于特征相关性的规则，以及基于最大熵模型的统计方法，将二者相结合。实验结果表明，我们的方法在中文人称代词指代消解任务中表现良好。该方法可以应用于中文自然语言处理中的文本分类、机器翻译等任务中。关键词：中文人称代词指代消解、规则、统计、特征相关性、最大熵模型1.

2024-10-17

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