Detta dokument beskriver den modell vi utformade för ordet segmentering bakeoff på kinesiska mikro-blogg data i den andra CIPS-SIGHAN gemensamma konferensen om kinesisk språkbehandling. Vi presenterade en linjär-tid inkrementell modell för ordsegmentering där rika funktioner inklusive karaktärsbaserade funktioner, ordbaserade funktioner samt andra möjliga funktioner enkelt kan användas. Vi rapporterar resultaten av vår modell på fyra dataset i SIGHAN Bake-off 2005. Efter att ha lagt till fler funktioner för mikrobloggdata förbättras prestandan för vår modell ytterligare. F-poängen i vår modell för denna bakning är 0,9478 och 44,88% av meningarna är segmenterade korrekt.
REF använde en inkrementell modell för linjär tid som också kan dra nytta av olika typer av funktioner, inklusive ordbaserade funktioner.
Word Segmentation on Chinese Mirco-Blog Data with a Linear-Time Incremental Model
{'venue': 'CIPS-SIGHAN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}