中文分词—读数学之美

本文介绍了中文分词的概念,探讨了语言统计模型在分词中的应用,包括马尔科夫假设简化模型,以及如何解决二义性句子和最长匹配错误。同时,提出了产品线专名识别、切词粒度控制、紧密词判断和性能粘接等中文分词面临的问题与解决方案。

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语言统计模型:

S表示一连串特定顺序排列的词:w1,w2,w3,…,wn,S可能是一个有意义的句子。 

S在文本中出现的可能性,即P(S):

P(S)=P(w1)*P(w2|w1)*P(w3| w1 w2)…*p(wn| w1 w2 … wn-1)

p(w1)表示w1出现的概率,p(w2|w1)表示w1出现的前提下,w2出现的概率,由于以上模型的复杂,假设wi出现只依赖于wi-1(马尔科夫假设)。

即:P(S)=P(w1)*P(w2|w1)*P(w3|w2)…*P(wn|wn-1)。

 

模型求解:

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