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為提高中文分詞的準(zhǔn)確率和未登錄詞（ OOV）識別率，提出了一種基于字表示學(xué)習(xí)方法的中文分詞系統(tǒng)。首先使用Skip-gram模型將文本中的詞映射為高維向量空間中的向量；其次用K-means聚類算法將詞向量聚類，并將聚類結(jié)果作為條件隨機(jī)場（CRF）模型的特征進(jìn)行訓(xùn)練；最后基于該語言模型進(jìn)行分詞和未登錄詞識別。對詞向量的維數(shù)、聚類數(shù)及不同聚類算法對分詞的影響進(jìn)行了分析。基于第四屆自然語言處理與中文計(jì)算會議（ NLPCC2015）提供的微博評測語料進(jìn)行測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在未利用外部知識的條件下，分詞的F值和OOV識別率分別達(dá)到95. 67%和94. 78%，證明了將字的聚類特征加入到條件隨機(jī)場模型中能有效提高中文短文本的分詞性能。
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