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A Feature-Rich CRF Segmenter for Chinese Micro-Blog

机译:中文微博的功能丰富的CRF分割器

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摘要

This paper describes our system for Chinese word segmentation of micro-blog text, one of the NLPCC-ICCPOL 2016 Shared Tasks [1]. The CRF (Conditional Random Field) model is employed to model word segmentation as a sequence labeling problem, 7 sets of features are selected to train the CRF model. The system achieves f_b 0.798144 on closed track, 0.81968 on semi-open track, and 0.82217 on open track with weighted measures [2].
机译:本文介绍了我们的微博客文本中文分词系统,这是NLPCC-ICCPOL 2016共享任务之一[1]。 CRF(条件随机场)模型用于对作为序列标签问题的词分割进行建模,选择了7组特征来训练CRF模型。该系统使用加权度量在封闭轨道上达到f_b 0.798144,在半开放轨道上达到0.81968,在开放轨道上达到0.82217 [2]。

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