面向中医古籍文本的领域自适应性无监督分词

张素华; 叶青; 程春雷; 邹静

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面向中医古籍文本的领域自适应性无监督分词

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中医古籍文本分词是中医古籍结构化表示及深度挖掘的基础性工作。有监督的中医古籍文本分词简易可行,但存在耗费大量人力物力、专业门槛高、主观性强、扩展性不好等问题。为此改进TextRank算法,提出ConnectRank算法,根据字符连通度实现中医古籍无监督分词。基于《伤寒杂病论》《黄帝内经》《难经》等700篇中医古籍文献语料设计实验。实验结果表明,该模型在中医古籍文本分词中较其他无监督分词模型有更好的分词效果,比传统的无监督分词方法提高了11.2%。

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来源
《软件导刊》 |2022年第1期|96-100|共5页
作者
张素华; 叶青; 程春雷; 邹静;
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作者单位

江西中医药大学计算机学院;

江西南昌330004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
中医古籍文献; ConnectRank算法; 无监督分词; 字符连通度; 领域自适应性;

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