I denna artikel föreslås ESA, en ny oövervakad metod för ordsegmentering. ESA är en iterativ process som består av tre faser: utvärdering, urval och justering. I utvärderingen betraktas både säkerhet och osäkerhet för teckensekvensens samtidiga förekomst i corpora som statistiska bevis på godhetsmätning. Dessutom blir de statistiska uppgifterna för teckensekvenser med olika längder jämförbara med varandra genom att använda en enkel process som kallas Balancing. Vid urvalet antas en lokal maximal strategi utan tröskelvärden, och strategin kan genomföras med dynamisk programplanering. I justeringen uppdateras en del av de statistiska uppgifterna för att förbättra de successiva resultaten. I vårt experiment utvärderades ESA på datauppsättningen SIGHAN Bakeoff-2. Resultaten tyder på att ESA är effektivt på kinesisk korpora. Det är värt att notera att resultatens F-mått i stort sett är monotona och snabbt kan konvergera till relativt höga värden. Dessutom kan empiriska formler baserade på resultaten användas för att förutsäga parametern i ESA för att undvika parameteruppskattning som vanligtvis är tidskrävande.
I REF föreslås en oövervakad metod för ordsegmentering (utvärdering, urval och justering).
A New Unsupervised Approach to Word Segmentation
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}