摘要：【目的】提高对专业术语、名词占比较高的专业领域文本的分词准确度。【方法】提出将词典、统计、深度学习三者有机结合的DBLC模型,并编程实现。获取中国管理案例库中的部分案例作为专业领域语料,将其他几种已有分词模型作为对比对象进行实验与分析。【结果】通过实验得到各模型在实验语料上的分词效果,DBLC模型在各评价指标上均优于其他模型,分词准确率达到96.3%。【局限】未对原词典词与新词做区别处理,没有考虑词典的存储结构问题,模型计算时间复杂度较高。【结论】本文提出的DBLC模型提高了专业领域文本的分词准确度,且该模型分词准确率与词典规模正相关。

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