中文抽词在中文自然语言处理中是最基础的工作。本文提出了一种无词典的t-score 和二分相结合的抽词算法。它首先对原始文本进行预处理，利用噪音词的辅助信息来做初始切分，经过处理后一部分词被抽取出来，存入结果集。接着利用本文的抽词算法来进行二次抽词，本算法应用了N-Gram 的思想，经过实验证明，该算法不但抽词速度快，而且抽取出的词相对长度大，维护了中文语言的完整性，为进一步进行语义分析和索引构建打下了良好的基础。关键字：无词典；t-score；二分法；快速抽词文本信息在人类的日常生活中起到举足轻重的作用，它是人们传递和接收信息的一种最广泛的形式。近年来，随着Internet技术与规模的不断发展，网络上的各种信息资源也随之迅速膨胀，其中很大一部分是以文本形式表示的。中文文本信息处理如文本分类[1]、机器翻译、自动文摘、信息检索等绝大部分需要以词为基本单位。中文与西文最大的区别就是：西文词与词之间用空格分开，因而词与词的界限是非常明显的；而中文词与词之间没有明显的划分界限，并且词的长度也是不定的。这就大大增加了中文自然语言处理的难度，同时分词研究是任何基于中文信息研究的第一步工作。目前基于中文的分词方法大致分为两类：基于统计和基于规则[2]。其中大多数算法是基于一个提前构造好的词库来进行匹配，因此词典的覆盖率成为影响这类算法效率的一个关键因素[3]。然而由于汉语本身的灵活性，以及各种新词的不断涌现，要构造出一个完整的覆盖各个领域的通用词库是一件不容易的事情。因此，本文将研究一种基于无词典的抽词方法，这种方法扩展了分词算法的应用领域，同时与文献[4]相比，该算法不是基于逐字扫描，所以大大提高了分词的效率。通过实验证明该算法的抽词效率、准确率和可接收率更高，同时能减少分词算法的复杂度。本文首先介绍如何对输入文本进行预处理，其次介绍如何利用t-score 和二分相结合算法来对预处理的字串进行抽词，最后给出实验结果，并对现在和未来的工作加以总结。
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