I den här artikeln presenterar vi en hybridmetod för kinesisk och japansk ordsegmentering. Word-nivå information är användbar för analys av kända ord, medan tecken-nivå information är användbar för analys av okända ord, och metoden använder båda dessa två typer av information för att effektivt hantera kända och okända ord. Experimentella resultat visar att denna metod uppnår hög övergripande noggrannhet i kinesisk och japansk ordsegmentering.
REF använde hybrid HMM-modeller för att integrera information på ordnivå och teckennivå sömlöst.
Chinese And Japanese Word Segmentation Using Word-Level And Character-Level Information
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}