语料库自然标注信息与中文分词应用研究

北京大学学报（自然科学版）

语料库自然标注信息与中文分词应用研究

饶高琦,修驰,荀恩东

北京语言大学信息科学学院, 北京 100083;

收稿日期:2012-05-31 出版日期:2013-01-20 发布日期:2013-01-20

Natural Annotation Research in Large-Scale Corpora with a Focus on Chinese Word Segmentation

RAO Gaoqi, XIU Chi, XUN Endong

College of Information Science, Beijing Language and Culture University, Beijing 100083;

Received:2012-05-31 Online:2013-01-20 Published:2013-01-20

摘要/Abstract

摘要： 以中文分词为应用目标, 将大规模语料库上存在的自然标注信息分为显性标注信息与隐性标注信息, 分别考察了它们的分布和对大数据集上语言计算的影响。结果表明, 两者都直接或间接地表达了作者对语言的分割意志, 因而对分词具有积极的影响。通过词语抽取测试, 发现在缺乏丰富显性标注信息的文本中, 来自语言固有规律的自然标注信息对字符串有着强大的分割性能。

关键词: 自然标注信息, 中文分词, 词语抽取, 大规模语料库

Abstract: The distribution and meaning of natural annotations on large datasets are discussed. The proposed research on word extraction shows the positive potential of both implicit and explicit natural annotation in word segmentation. Experiments on word extraction indicates that the implicit natural annotation derived from language laws and patterns are more powerful in splitting character strings in raw corpora.

Key words: natural annotation, Chinese word segmentation, word extraction, large-scale corpora

中图分类号:

TP391

饶高琦,修驰,荀恩东. 语料库自然标注信息与中文分词应用研究[J]. 北京大学学报（自然科学版）.

RAO Gaoqi,XIU Chi,XUN Endong. Natural Annotation Research in Large-Scale Corpora with a Focus on Chinese Word Segmentation[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis.

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[1]	刘伟, 黄锴宇, 余浩, 黄德根. 基于语境相似度的中文分词一致性检验研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(1): 99-105.
[2]	杜丽萍, 李晓戈, 于根, 刘春丽, 刘睿. 基于互信息改进算法的新词发现对中文分词系统改进[J]. 北京大学学报（自然科学版）, 2016, 52(1): 35-40.