自然语言实时交通信息与位置信息的融合方法
。机械匹配法不需要任何的词法、句法、语义知识，不需要复杂的数据结构，执行起来简单，但要求有一个很大的匹配字典，不能很好地解决歧义问题。二是基于统计的分词方法，如N元文法模型、隐Markov模型、最大熵模型等[11]。此类分词法不需要一个机器可读词典，但需要大量的训练文本。三是人工智能法，如神经网络模型分词法、专家系统分词法等[12]。正向最大匹配法是一种常用的分词方法，是基于一定词库的机械分词方法，其核心思想是长词优先原则，即在语句切分过程中字数较多的词优先被匹配切分，以得到的词汇数量最少时为最佳切分结果。其切分步骤为：假定最大词长为M，首先从待切分句子的句首取长度为M的子字串进行匹配，如果匹配成功则切分此字串为一个词，如果匹配不成功则减去字串的最后一个字继续进行匹配，按此方法直至匹配成功或字串减至为空；按此过程对下一个子字串进行匹配切分直至句尾。此方法设计思想简单，在计算机上容易实现，且时间复杂度较低，但是最
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