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面向概括性小文本的文本分割算法

         

摘要

文本分割是自然语言文本处理的一项重要研究内容.该文针对现有模型无法有效分割概括性小文本的不足,提出基于隐马尔可夫模型的统计算法.该算法利用小文本中各结构块的长度及词汇信息,对概括性小文本进行同一主题不同论述侧面的分割.对发射概率设计了基于句群和基于分割点2种不同的计算方法.以Medline摘要为样本进行的实验表明,该算法对概括性小文本分割是有效的,明显好于经典的TextTiling算法.

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