安全技术-网络信息-模因视角下网络语言的造词机制和进化研究.pdf

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提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集 成到一个完整的理论框架中1在分词方面,采取的是基于类的隐马模型,在这层隐马模型中,未登录词和词典中收录的普 通词一样处理1未登录词识别引入了角色HMM:Viterbi算法标注出全局最优的角色序列,然后在角色序列的基础上,识 别出未登录词,并计算出真实的可信度1在切分排歧方面,提出了一种基于N2最短路径的策略,即:在早期阶段召回N 个最佳结果作为候选集,目的是覆盖尽可能多的歧义字段,最终的结果会在未登录词识别和词性标注之后,从N个最有 潜力的候选结果中选优得到1不同层面的实验表明,层叠隐马模型的各个层面对汉语词法分析都发挥了积极的作用1实 现了基于层叠隐马模型的汉语词法分析系统ICTCLAS, 该系统在2002年的“九七三”专家组评测中获得第1名,在2003 年汉语特别兴趣研究组(ACLSpecialInterestGrou ponChineseLan guageProcessing,SIGHAN )组织的第1届国际汉语分 词大赛中综合得分获得两项第1名、一项第2名1这表明:ICTCLAS 是目前最好的汉语词法分析系统之一,层叠隐马模 型能够解决好汉语词法问题.

用来去除英文文章的停用词代码，是一个c++的代码，已调试成功

速度更快、效果更好的中文新词发现 复现了之前的中的新词发现算法。 算法细节： 复现细节： 实测 在经过充分训练的情况下，用bakeoff2005的pku语料进行测试，能得到0.765的F1，优于ICLR 2019的的0.731 （注：这里是为了给效果提供一个直观感知，比较可能是不公平的，因为我不确定这篇论文中的训练集用了哪些语料。但我感觉在相同时间内本文算法会优于论文的算法，因为直觉论文的算法训练起来会很慢。作者也没有开源，所以有不少不确定之处，如有错谬，请读者指正。） 使用 使用前务必通过 chmod +x count_ngrams 赋予count_ngrams可执行权限，然后修改word_discovery.py适配自己的数据，最后执行 python word_discovery.py 更新 2019.12.04: 兼容python3，在python2.7和python3.5下测试通过

概述 1.本程序用于中文新词发现。不依赖于已有词典、词库，输入中文文本，即可发现中文新词，属非监督式学习。 2.本程序支持中文2字新词、3字新词和4字新词的发现。 3.需要python3及以上。 算法参考 基于大规模语料的新词发现算法，顾森，《程序员》 不过，在顾森文章中提及的次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值是实数值，本程序支持基于统计的比值。 本程序，次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值参数设置分别为-c、-b、-e(统计比值)，-C、-B、-E(实数值)。 使用 cnwd.py Input Output [options] options: -c CountThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -C CountThreshold -b BindThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -B BindThreshol

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