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基于统计的词素切分算法
董兴华 1．2 杨雅婷1一，陈丽娟h2，周喜1，吐尔洪·吾司曼
(1．中国科学院新疆理化技术研究所，乌鲁木齐830011；2．中国科学院研究生院，100190)
(dongxinghua0213@sina．comyangytxj@sina．tom
chenlijuanyx@tom．cazhouxi@ms．xjb．ac．cn
turghunj
an@sina．com)
摘 要：这篇论文描述了一种基于统计的词素切分算法，算法构建了一种数据结构，在该结构中语
料库中的每个词都可以表示为它的词素的二又树。因为每个词有不同的词素分割，算法选择使整体
概率最高的分割，从而找到最优的词素词典和词的分割。我们用英语和维吾尔语作为实验数据，得
出了较好的结果。
关键词：词素：统计分割：二叉树：维语
AStari sti caI To i on
ApproachMorphemeSegmentat
Osmanl
DongXinghual”，YangYatingl,2,ChenLijuanl’-,ZhouXil。Turghun
TechnicalInstitute Academic
(1．Xing／iang ofPhysics＆Chemistry,ChineseofScience．Urumqi
830011，China；2．Graduate Academic 830011，China)
UniversityOfChineseofScience，Urumqi
Abstract：Thisdissertationdescribesastatistical for
segmentation morpheme，thealgorithm
algorithm
useofa
makes data eachdistinctwordforminthe hasitsown
structure，where splitting
corpus binary
tree．Fortherearedifferentinwhichawordcan the
ways besegmented，thesegmentationyielding
is wecanfind for
selected，then the lexiconands
highestprobability optimalmorph egmentationevery
word．The showabetterresultfor and
experiments EnglishUyghur．
Keywords：morpheme；statisticalsegmentation；binarysplittingtree；Uyghur
1引言
很多语言处理任务，如语音识别，机器翻译，信息检索等把词作为最基本的语言
表示单位。例如，在信息
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