标题：基于投票混合模型的中文地址分词研究
作者：滕秋霞 杨金霄 方永佳
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海 200072
关键字：CRF模型，支持向量机，最大正向模糊匹配，投票混合模型
摘要：针对现有的中文分词算法在特殊领域的分词性能并不理想的问题，在基于CRF分词器的基础上，结合传统的基于字典的分词方法，以及支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分词工具，实现了一种基于投票混合模型的地址分词方法，并使用非标准地址数据对该模型进行训练与测试。实验结果表明，在对中文地址数据的分词中，该分词器比几种常用的分词工具具有更好的分词性能，为基于分词的地址数据清洗做了一个重要的基础。