中文抽詞在中文自然語(yǔ)言處理中是最基礎(chǔ)的工作。本文提出了一種無(wú)詞典的t-score 和二分相結(jié)合的抽詞算法。它首先對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理，利用噪音詞的輔助信息來(lái)做初始切分，經(jīng)過(guò)處理后一部分詞被抽取出來(lái)，存入結(jié)果集。接著利用本文的抽詞算法來(lái)進(jìn)行二次抽詞，本算法應(yīng)用了N-Gram 的思想，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法不但抽詞速度快，而且抽取出的詞相對(duì)長(zhǎng)度大，維護(hù)了中文語(yǔ)言的完整性，為進(jìn)一步進(jìn)行語(yǔ)義分析和索引構(gòu)建打下了良好的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵字：無(wú)詞典；t-score；二分法；快速抽詞
文本信息在人類的日常生活中起到舉足輕重的作用，它是人們傳遞和接收信息的一種最廣泛的形式。近年來(lái)，隨著Internet技術(shù)與規(guī)模的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的各種信息資源也隨之迅速膨脹，其中很大一部分是以文本形式表示的。中文文本信息處理如文本分類[1]、機(jī)器翻譯、自動(dòng)文摘、信息檢索等絕大部分需要以詞為基本單位。
中文與西文最大的區(qū)別就是：西文詞與詞之間用空格分開(kāi)，因而詞與詞的界限是非常明顯的；而中文詞與詞之間沒(méi)有明顯的劃分界限，并且詞的長(zhǎng)度也是不定的。這就大大增加了中文自然語(yǔ)言處理的難度，同時(shí)分詞研究是任何基于中文信息研究的第一步工作。
目前基于中文的分詞方法大致分為兩類：基于統(tǒng)計(jì)和基于規(guī)則[2]。其中大多數(shù)算法是基于一個(gè)提前構(gòu)造好的詞庫(kù)來(lái)進(jìn)行匹配，因此詞典的覆蓋率成為影響這類算法效率的一個(gè)關(guān)鍵因素[3]。然而由于漢語(yǔ)本身的靈活性，以及各種新詞的不斷涌現(xiàn)，要構(gòu)造出一個(gè)完整的覆蓋各個(gè)領(lǐng)域的通用詞庫(kù)是一件不容易的事情。
因此，本文將研究一種基于無(wú)詞典的抽詞方法，這種方法擴(kuò)展了分詞算法的應(yīng)用領(lǐng)域，同時(shí)與文獻(xiàn)[4]相比，該算法不是基于逐字掃描，所以大大提高了分詞的效率。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該算法的抽詞效率、準(zhǔn)確率和可接收率更高，同時(shí)能減少分詞算法的復(fù)雜度。本文首先介紹如何對(duì)輸入文本進(jìn)行預(yù)處理，其次介紹如何利用t-score 和二分相結(jié)合算法來(lái)對(duì)預(yù)處理的字串進(jìn)行抽詞，最后給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對(duì)現(xiàn)在和未來(lái)的工作加以總結(jié)。