改进PMI与最小邻接熵融合策略提升中文未登录词识别

中文分词作为中文自然语言处理的核心任务之一，面临着未登录词识别这一挑战。未登录词指的是在标准词典中不存在但在实际文本中频繁出现的词语，如专有名词、新兴词汇等。本文提出的是一种非监督式的未登录词识别方法，其主要创新点在于结合了改进的Pointwise Mutual Information (PMI)算法和最小邻接熵策略。 首先，改进的PMI算法在识别阶段发挥了关键作用。PMI衡量了一个词语对在语料库中的共同出现频率，相较于原始的PMI，本文对其进行优化，可能包括考虑上下文信息、降低噪声干扰或增强词语间的关联性，以提高凝聚程度较强的字符串识别精度。这种方法能够筛选出那些在文本中出现频繁且相互关联度较高的候选未登录词。 接着，为了进一步提高识别的准确性，候选词库会通过停用词词表和核心词库的双重筛选，去除常见词汇和通用词汇，只保留那些具有较高独特性的词语。这一步骤有助于减少误识别的可能性，确保识别出的词更符合未登录词的特征。 候选词的最小邻接熵计算是另一个关键环节。邻接熵表示一个词语与其周围词之间的信息不确定性，通过计算候选未登录词的邻接熵，可以评估其在语义上的新颖性和孤立程度。通过设定词频与最小邻接熵的判定阈值，能够有效地确定文本中真正属于未登录词的词语。 这种方法的一大优点是无需长时间的学习训练和参数调整，可以适应不同文本场景，生成个性化的未登录词词典。在实际应用中，将这种方法集成到中文分词系统后，显著提升了分词的准确率和召回率，分别达到了81.49%和80.30%，这对于提高整体文本处理性能具有重要意义。 总结来说，这篇文章的研究成果主要体现在：提出了一种有效的非监督未登录词识别方法，它利用改进的PMI算法和最小邻接熵来识别出文本中独特的词语，并在无需大量训练参数的情况下实现了较高的分词性能。这项技术对于解决中文分词中的难题，提升自然语言处理系统的实用性具有实用价值。