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.
Nakagawa REF föreslog till exempel en hybridmetod för kinesisk och japansk ordsegmentering med hjälp av information på ordnivå för kända ord och information på teckennivå för okända ord.
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']}