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，在此基础上使用统计模型（隐马尔可夫模型）对分词效果进行评估和优化。具体研究步骤如下：
（1）构建词典：利用语料库构建一个包含常用词汇的词典，并根据词典中的词频信息进行调整，以提高分词效果。
（2）规则分词：采用正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法进行分词。针对分词歧义问题，应用了基于最大概率路径的Viterbi算法进行优化。
（3）统计模型优化：基于训练集数据，使用隐马尔可夫模型进行训练和优化。具体包括状态转移概率矩阵和发射概率矩阵的计算和调整。
（4）分词效果评估：采用标准分词结果作为评价标准，通过比较实验结果和标准结果的差异，评估分词效果的准确性和覆盖率，并进行调整和优化。
3.研究进展与预期结果
已完成了基于规则的最大匹配算法和基于统计的隐马尔可夫模型的实现，并进行了初步的实验验证。结果表明，该方法能够有效地提高中文分词的准确率和效率，特别是在处理新词和歧义问题方面表现优异。预计在后续的研究中，将进一步优化模型，提高分词效率和准确度，并将其应用于实际中文文本处理和信息检索中。