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一个基于词典与统计的中文分词算法的中期报告
本次报告旨在介绍一个基于词典与统计的中文分词算法的中期研究进展。该算法的任务是对中文文本进行分词，即将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
算法框架
该算法采用了一种基于词典与统计的混合方法，包括三个主要步骤：分词前的文本预处理、基于字典的粗切分、基于统计的细切分。算法的输入是一段中文文本，输出是该文本的词语分割结果。
预处理
预处理的主要目的是将原始文本转换为易于处理的形式。预处理步骤包括繁简转换、数字转换、符号去除、标点符号转换等处理方式。
基于字典的粗切分
基于字典的分词方法是将待分词文本按照集合划分来进行分词的方法。其中集合的内容可以是单词、词组、短语等语言学单元。该算法采用的字典为中文词典。在该步骤中，将文本按照最大匹配原则进行匹配，若匹配成功，则将该词语从文本中切分出来。如果匹配不成功，则向后继续匹配。
基于统计的细切分
基于统计的分词方法则是利用文本中词语的频率分布对文本进行分词。该算法采用的是基于隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）的方法。在该步骤中，将通过计算词语频率和转移概率等参数对文本进行分词。
实验结果
为了评估该算法的性能，我们将其与多种中文分词器进行比较。实验结果表明，该算法的分词准确率达到了90%以上，与现有的主流分词器有可比性。
总结
通过本次报告，我们介绍了一个基于词典与统计的中文分词算法，该算法采用了基于字典的粗切分和基于统计的细切分相结合的方式，以达到更高的分词准确率。实验结果表明，该算法的性能达到了90%以上的准确率，与现有的主流中文分词器有可比性。