维吾尔文自适应组词算法：基于互信息的创新研究

"这篇论文探讨了基于互信息的维吾尔文自适应组词算法，旨在解决传统分词方法在维吾尔语文本处理中遇到的问题。通过利用互信息来衡量相邻单词之间的关联程度，该算法提出了分段式和增量式两种策略，以提高语义词的提取效率和准确性。实验结果显示，这两种算法在大规模文本集上的组词准确率分别达到84.31%和88.24%，表明了新算法的有效性。" 维吾尔文作为一种重要的语言，其文本处理面临着独特的挑战。传统的分词方法往往将语义词拆分为不相符的片段，这导致了文本分析和处理的效率低下。论文中提到的互信息是一种统计概念，用于量化两个事件的相互依赖程度，在这里被用来评估维吾尔文单词间的关联性。通过计算相邻单词的互信息，可以识别出具有强关联性的词组，从而实现更准确的组词。 论文提出的两种自适应组词算法分别是分段式策略和增量式策略。分段式策略可能涉及将文本划分为多个段落，然后在每个段落内部进行组词，这样可以更好地捕捉局部的语境信息。而增量式策略则可能逐步扩大单词组合的范围，以找到最优的语义词组合，这种策略更注重全局的信息整合。 实验部分，研究者使用了多种数据集来验证新算法的效果，与传统的分词方法进行了对比。结果显示，基于互信息的组词算法显著提高了维吾尔文语义词的识别精度，尤其是在大规模文本上，两种算法的准确率分别达到了84.31%和88.24%，这在文本处理领域是非常显著的提升。 此外，这篇论文的作者来自新疆大学信息科学与工程学院以及新疆多语种信息技术重点实验室，他们在自然语言处理、文本挖掘和智能信息处理等领域有着深入的研究。论文的发表得到了多项国家级和地方级科研项目的资助，这表明了该研究的重要性和实际应用价值。 关键词涉及维吾尔文、传统分词、语义词、互信息和组词，这些是理解本文研究核心的关键概念。文章的中图分类号和文献标志码以及doi信息，为后续的研究者提供了文献引用和检索的便利。 总结来说，这篇论文贡献了一种创新的维吾尔文组词方法，利用互信息这一统计工具改善了传统分词的局限性，提高了文本处理的准确性和效率，对于维吾尔文信息处理技术的发展具有重要意义。