【摘 要】
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为有效对老挝语进行词性标注,提出一种融合词预测的半监督隐马尔科夫词性标注方法.首先,为解决未登录词标注问题,基于长短期记忆网络建立词预测模型,并改进维特比算法来将词
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院 智能信息处理重点实验室,昆明,650500云南财经大学 信息管理中心,昆明,650221;
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为有效对老挝语进行词性标注,提出一种融合词预测的半监督隐马尔科夫词性标注方法.首先,为解决未登录词标注问题,基于长短期记忆网络建立词预测模型,并改进维特比算法来将词预测模型融入隐马科夫模型中;其次,为提高隐马科夫模型标注的准确率与速度,使用规则与统计相结合的方法.制定了详细的老挝语法规则集,并将规则集与隐马科夫模型进行结合;再有,为扩展老挝语词性标注语料库规模,使用半监督学习方法,以得到正、反半监督隐马科夫模型;最后,为了解决隐马科夫模型未考虑后续词性对当前标注影响问题,使用正、反半监督隐马科夫模型进行词性标注,并优化了标注结果.实验结果证明,该方法可以有效标注老挝语词性,准确率达到92. 55% .
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