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基于N-Gram的专业领域中文新词识别研究
N-Gram 新词识别 词频统计
2012/5/2
以植物学作为专业领域的样本,对专业领域的新词自动化识别进行探索。研究选取《中国植物志》作为样本集,在ICTCLAS切词的基础上采用N-Gram统计的方法提取新词的候选项,然后分别按照词频(TF)、文档频率(D)和平均词频(TF/D)对新词候选项排序,取一定范围内的候选项作为识别出的新词。实验结果表明,词频TF筛选新词候选项的识别效果最好,F值为0.65。该方法能够自动产生专业领域的用户词典,具有较...
行程时间可靠性近年来成为交通领域重点关注的问题,但现有方法在反映当前行程时间的尖峰厚尾特征方面已表现出与实际情况的较大差异,因此本文针对这一弱点,结合数据收集的难易,设计了一种新颖的栅格行程时间预测方法,可以全面考虑车辆的行驶和等待时间,然后引入了可以反映更多行程时间信息的Gram-Charlier分布函数,作为行程时间可靠性的研究手段,同时对分布参数给出了两种计算方法.仿真结果表明,本文提出的方...