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即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行训练，在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率**的分词结果作为*终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类***，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。第三类是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果，由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行训练，在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率**的分词结果作为*终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类***，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。第三类是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果，由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行训练，在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率**的分词结果作为*终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类***，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。第三类是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果，由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行训练，在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率**的分词结果作为*终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。这类分词算法能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类***，但是需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度。第三类是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果，由于汉语语义的复杂性，难以将各种语言信息组织成机器能够识别的形式，目前这种分词系统还处于试验阶段。

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