最大匹配算法研究

(5)使用候选词对词典进行更新。
3 实验
为了提高分词效果，本次实验采用双向匹配算法同时使用n-gram技术来负责词典的更新操作。
由于逆向最大匹配算法比正向最大匹配算法有更高的精度[8]，所以本次实验中双向匹配算法的选择策略是：当正向最大匹配分词所分出的词数小于逆向最大匹配算法所分出的词数时，分词结果采用正向最大匹配所得结果；否则使用逆向最大匹配算法所得结果。
本次实验代码采用java编写，分词算法中使用的方法主要有：(1)public StringBuffer result(String s,Set<String> dic)。用一个StringBuffer来存储结果，并返回。参数s表示从待分词文档中读到的行字符串，dic表示词典。(2)public void segment(String max,String s, Set<String> dic)。参数max表示待匹配字符串。(3)public void n_gram()。n_gram的实现，主要使用HashMap<String,Integer>，其中String用来存储词，Integer存储词频。
在未进行词典更新操作之前，对“胡锦涛提出了科学发展观”进行分词操作得到的结果是“胡锦涛/提出/了/科学发展/观”；进行词典更新之后，“科学发展观”成为单独一词，结果为“胡锦涛/提出/了/科学发展观”，说明使用n-gram对词典进行更新的确能起到提高分词效果的作用。
本文首先对最大匹配算法进行了详细的阐述，继而提出最大匹配算法的不足之处，即对词典依赖程度过大，词典的好坏直接决定了分词的质量。为解决贴片电感该问题，提出使用n-gram技术来进行词典的自我更新，提高词典质量，从而提高最大匹配算法分词效果。通过实验验证了该方法的可行性。但是仍有不足之处：第一是对用来更新词典的语料库要求较高，语料库必须具有代表性，能包含当前社会所使用的主流词语；其次语料库必须足够大才能得到更好的效果；再次更新词典对计算机性能消耗较大，必须选择合理的时间进行更新操作。
参考文献
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