Python无监督抽词SEO如何快速正确分词.doc
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2、来辅助。通过对Gooe黑板报第一章的学习,如何利用统计模型进行分词。本方法考虑了个维度凝聚程度:两个字连续出现的概率并不是各自独立的程度。例如“上”出现的概率是-,”床”出现的概率是-,如果这两个字的凝聚程度低,则”上床”出现的概率应该和-接近,但是事实上”上床”出现的概率在-次方,远高于各自独立概率之积。所以我们可以认为“上床”是一个词。左邻字集合熵:分出的词左边一个字的信息量,比如”巴掌”,基本只能用于”打巴掌”,“一巴掌”,“拍巴掌”,反之”过去”这个词,前面可以用“走过去”,“跑过去”,“爬过去”,“打过去”,“混过去”,“睡过去”,“死过去”,“飞过去”等等,信息熵就非常高。右邻字集
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