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基于结构化平均感知机的分词器Java实现

基于结构化平均感知机的分词器Java实现 最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是,只训练了5个迭代;包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆。如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟。 数据在一台普通的IBM兼容机上得到: 本模块已集成到HanLP 1.6以上版本开源,文档位于项目wiki中,欢迎使用!【hanlp1.7新版本已经发布,可以去新版本查到看使用】 结构化预测 关于结构化预测和非结构化预测的区别一张讲义说明如下: 更多知识请参考Neubig的讲义《The Structured Perceptron》。 本文实现的AP分词器预测是整个句子的BMES标注序列,当然属于结构化预测问题了。 感知机 二分类 感知机的基础形式如《统计学习方法》所述,是定义在一个超平面上的线性二分类模型。作为原著第二章,实在是简单得不能再简单了。然而实际运用中,越简单的模型往往生命力越顽强。 这里唯一需要补充的...

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