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為提高中文分詞的準確率和未登錄詞（ OOV）識別率，提出了一種基于字表示學習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)果作為條件隨機場（CRF）模型的特征進行訓練；最后基于該語言模型進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行了分析。基于第四屆自然語言處理與中文計算會議（ NLPCC2015）提供的微博評測語料進行測試，實驗結(jié)果表明，在未利用外部知識的條件下，分詞的F值和OOV識別率分別達到95. 67%和94. 78%，證明了將字的聚類特征加入到條件隨機場模型中能有效提高中文短文本的分詞性能。
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