【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的蓬勃發(fā)展和相關(guān)技術(shù)日新月異的提升,線上線下支付場景的一體化融合,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)支付行業(yè)在短短幾年間,交易規(guī)模呈現(xiàn)奔涌式的增長。電商購物涉及到的是電商門戶網(wǎng)站和電商移動應(yīng)用,因此不管使用哪種媒介購物都會涉及到產(chǎn)品搜索。而在電商領(lǐng)域的產(chǎn)品搜索中往往更多表現(xiàn)為兼類詞的切分不準(zhǔn)確,常常出現(xiàn)形容詞和名詞的混淆等問題,所以如何準(zhǔn)確的識別和切分成為了非常關(guān)鍵的因素,影響著文字信息處理的結(jié)果,進(jìn)而關(guān)乎用戶線上或線下購物時(shí)的消費(fèi)體驗(yàn),較差的購物體驗(yàn)將會引起用戶粘性降低而導(dǎo)致客戶流失。本文在對傳統(tǒng)中文自動分詞技術(shù)的研究和比較基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)后的全局最優(yōu)化模型—條件隨機(jī)場來進(jìn)行電商領(lǐng)域中文產(chǎn)品兼類詞的切分和識別。由于傳統(tǒng)中文詞領(lǐng)域和電子商務(wù)領(lǐng)域所取材的語料特征不同,距離依賴的長短不同,基于條件隨機(jī)場模型的常用特征模板并不適用于電商領(lǐng)域。本文在研究中注重從二個(gè)方面著手,—是考慮了詞與詞之間的相對獨(dú)立性并添加了電子商務(wù)領(lǐng)域獨(dú)有的特征,二是充分利用特征模板的距離依賴近似于正態(tài)分布的基本規(guī)律,發(fā)現(xiàn)在最優(yōu)模板處取得的極值為函數(shù)最優(yōu)解,提出了適合電商領(lǐng)域的特征項(xiàng)及特征模板。綜上,本文主要研究內(nèi)容是利用電商領(lǐng)域中文產(chǎn)品詞的特征,提出一種有效使用改進(jìn)后的條件隨機(jī)場模型以及適用于電商領(lǐng)域的特征項(xiàng)及特征模板的方法來切分和識別中文產(chǎn)品兼類詞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示我們所提出的方法顯著地提高了電商領(lǐng)域中文產(chǎn)品詞識別的精確率,尤其是中文產(chǎn)品兼類詞的形容詞形式,因而減少了因分詞不準(zhǔn)確而引起的誤解以及提升了用戶在購物時(shí)的搜索體驗(yàn)。
【圖文】：

邐＼0．：逡逑狀態(tài)邋５邐０邐Ｎｏ邐＼0邐＼0逡逑圖２．邋３標(biāo)注偏置問題逡逑如圖２．邋３所顯示的概率，狀態(tài)１更可能轉(zhuǎn)移到狀態(tài)２，，而狀態(tài)２則更可能停滯于狀逡逑態(tài)２，但是經(jīng)計(jì)算得出：逡逑Ｐ（１＾２－＞１邋一邋２）邋＝邋０．６＊０．２＊０．５＝邋０．0６邐Ｐ（１邋一１邋一邋１－？１）邋＝邋０．４＊０．４５＊０．５＝邋０．０９逡逑？口一２一２＾２）邋＝邋０＇２＊０＇３＊０＇３＝０＇0１８？９－＞１＾２＾２）邋＝邋０．４＊０＇巧＊０＇３＝０＇０６６逡逑很明顯１＾１邋一邋１＾１的這條路徑是最佳選擇，會造成這種原因是因?yàn)闋顟B(tài)１可選擇逡逑的轉(zhuǎn)移狀態(tài)比狀態(tài)２少，狀態(tài)Ｉ就更可能轉(zhuǎn)移到狀態(tài)２，而狀態(tài)２則更可能停滯于狀態(tài)逡逑２，所Ｗ標(biāo)注偏置問題就是最大賄馬爾科夫模型在概率轉(zhuǎn)移的時(shí)候，會更多偏向于選擇逡逑面較少的狀態(tài)。邐？逡逑２．邋５本章小結(jié)逡逑本章首先對五種中文分詞算法進(jìn)行了初步描述和對各自的利弊做了分析，然后針對逡逑中文分詞中的難點(diǎn)分別對歧義問題和未登錄詞問題進(jìn)行分析，最后分別對隱馬爾科夫模逡逑１２逡逑

圖４．邋３對比實(shí)驗(yàn)Ａ結(jié)果圖逡逑對比實(shí)驗(yàn)Ｂ；逡逑之前的對比實(shí)驗(yàn)Ａ證明了條件隨機(jī)場模型得到的識別結(jié)果更優(yōu)于另外兩個(gè)統(tǒng)：隱馬爾科夫模型和最大[馬爾科夫模型。如表４．４和圈４．４所示：①當(dāng)改進(jìn)特
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2518364