網站文章分詞排序算法

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熱點文章排序中文分詞算法在西方語系中,詞語都是以空格分開,所以機器只需要根據空格來分詞。但是中文文字之間沒有空格來分割,所以需要分詞算法將詞語分割幵。
中文分詞算法主要分為三大類,分別是維于字符串配的分詞法、基于理解的分詞法和基于統計的分詞法。

字符串四配分詞法的主要設計思想是將文本串與一個容量非常大的詞典中的詞順序作比較,如果在字典屮找到詞語,說明匹配成功,則對文本進行分割,如果找不到詞語,則改變字數,重新在字典中査找。匹配的原則主要有正向最大匹配原則、逆向最大配原則和最佳匹配原則三種正向最大匹配原則是假設選取的字典屮的最大字符串長度為那么從待分割文本中正向選取長度為的字段去和字典中的詞匹配,如果匹配中成功則進行切分,如果匹配失敗則從待分割文本中去掉末位字,正向選取長度為的字段繼續和詞典中的詞匹配,如此遞歸進行,直到長度變為,將文本切分成單個的字。

彩神8官网逆向最大匹配原則與正向最大匹配原則的原理相同,只是選取文本的初始長度為的字段是從文本的末端開始,如果匹配不成功,則從選取的長度字段中去掉首位字繼續匹配,如此遞歸,直到長度變為,將文本切分成單個的字。

彩神8官网最佳匹配原則是先對選取的容量非常大的字典中的詞語按照統計學上的詞頻排序,然后再根據正向或者逆向原則對文本進行切分。這種方法對詞典的組織方式進行了改進,使得出現頻率高的詞優先被匹配,整體來看可以降低分詞處理的時間復雜度。

基于理解的分詞法是在分詞時利用語義和語法信息來判斷是否分詞。也就是從人類的思維角度訓練計算機完成分詞工作,需要借助大量的語言知識。基于理解的分詞法有非常高的歧義識別功能,還可以進行機器學習,使得結果更加準確。

缺點在于中文具有抽象和復雜的特性,所以想要計算機讀懂中文非常困難,并且系統開銷大,需要大量專家語言知識,這種方法目前仍處于實驗性階段。基于理解的分詞法有專家系統分詞法和神經網絡分詞法等。

基于統計的分詞法的主要設計思想基于詞語是固定的字的組合,所以在文本中,如果某些相鄰漢字同時出現頻率很高,那么這個相鄰字的組合很大概率是一個詞。基于統計的分詞法是無字典的分詞法,選取一些文本作為訓練樣本,針對訓練樣本中字的組合進行頻率統計,計算這些相鄰字組合之間的互信息。如果其互信息高于一定閾值,就認為這些相鄰字的組合構成了一個詞。基于統計的分詞法不需要一個容量非常大的詞典,有很高的歧義識別功能,缺點是需要大量且無特殊性的訓練樣本才能得到精度高的訓練結果。

關鍵詞提取算法文章關鍵詞能夠有效體現文章主旨,可以讓讀者快速有效地判斷文章是否是自己感興趣的類別,也能夠提高信息訪問和檢索的效率。目前的關鍵詞提取方法主要有基于統計信息的關鍵詞提取技術、基于機器學習的關鍵詞提取技術和基于語義分析的關鍵詞提取技術。

基于統計信息的關鍵詞提取技術是統計文檔中每個詞語的出現頻率,當出現頻率高于限定的閾值時,認為該詞語是關鍵詞。為了避免高頻無意義詞的干擾,通常還要考慮詞語在所有文檔中出現的頻率。最終選擇只在某些文章中出現頻率高,在其他文章中出現頻率不高的詞作為文章關鍵詞,代表算法有算法。

基于機器學習的關鍵詞提取技術首先在訓練文本集上提取特征關鍵詞構建關鍵詞模型,在測試文本集中利用訓練文本集構建的特征來判斷是否關鍵詞。存在問題是如果訓練集選取的覆蓋率不高或者不平衡,會使結果出現很大誤差。

彩神8官网基于語義分析的關鍵詞提取技術是模擬人的邏輯思維對文章分詞結果進行分析,這類方法利用語義知識來提取文本關鍵詞存在的問題是系統幵銷大,需要專家知識,實現難度較大,無法消除同義詞的重復表達。

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