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基于概念的中文分词模型研究的开题报告
一、研究背景和意义
中文分词是自然语言处理中的重要任务，其目的是将连续的中文字符序列切分成一个一个的词语，并对每个词语进行词性标注，以便进行后续的语义分析。中文分词对于信息检索、机器翻译、自然语言理解等领域的应用具有重要意义。
目前，中文分词算法主要分为基于规则的算法、基于统计的算法和混合型算法。其中，基于统计的算法相对于其他算法具有更好的性能，如最大匹配算法（MM）、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）等。但是，这些模型都是基于统计特征来进行分词，需要大量的标注语料，而且对于未知词汇识别能力不足。
因此，基于概念的中文分词算法逐渐成为了研究热点。基于概念的中文分词算法，即利用句子中的概念来进行分词，将句子切分为一系列的概念。相对于基于统计的算法，基于概念的中文分词算法具有更好的可解释性、识别能力和建模能力。
基于概念的中文分词算法研究的意义在于，能够更加准确地识别未知词汇，改善现有算法对于歧义句子的处理。此外，基于概念的中文分词算法还能够用于构建知识图谱，提升语义理解能力。
二、研究内容和方法
本研究旨在设计一种基于概念的中文分词算法，其主要研究内容如下：
1.提出基于概念的中文分词算法框架。对于一句中文句子，首先将其转化为一个概念语义网络（ConceptSemanticNetwork），然后运用基于概念的分词算法对其进行分词。
2.构建中文概念词库。基于现有中文概念词库，使用多种知识获取技术，构建包含常用概念词汇并具有专业性能力的中文概念词库。
3.设计概念特征提取模块。提取概念的语义、形态和上下文信息，通过对这些信息的加权，构建概念相似度计算模型。
4.构建基于概念相似度的分词策略。根据概念相似度计算结果，采用动态规划算法进行分词，并通过词性标注和语义解析等手段进一步提高算法性能。
本研究将采用如下的研究方法：
1.收集中文分词相关文献，分析现有中文分词算法的优缺点和存在的问题。
2.对比、分析现有基于概念的中文分词算法，提出本研究的核心算法框架。
3.构建中文概念词库，应用自然语言处理技术对中文文本进行分析，提取概念特征。
4.设计基于概念相似度的分词策略，实现算法的分词功能。
5.使用大量的中文语料进行分词实验，对基于概念的分词算法进行评估和改进。
三、预期研究成果
本研究的预期研究成果如下：
1.提出一种新型的基于概念的中文分词算法，并进行算法实现。
2.构建包含常用概念词汇并具有专业性能力的中文概念词库。
3.实现基于概念的中文分词算法，然后以标准中文分词数据集为基础，对其进行实验评估，比较其于现有算法的性能，表明其有效性。
四、参考文献
1.张华平,李瑞华.基于深度学习的中文分词研究[J].中南林业科技大学学报,2016,36(11):82-87.
2.曾沛辉,袁伟民,王杰.基于概念的中文分词方法[J].计算机与数字工程,2010,38(10):1772-1776.
3.白海燕,张琳琳,付建锋.基于概念元路径的中文分词算法研究[J].中文信息学报,2013,27(3):59-64.
4.杨黄伍,林江,吕巍.基于概念分类的中文分词方法[J].计算机研究与发展,2006,43(8):1405-1411.