【摘 要】
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中文分词和词性标注任务作为中文自然语言处理的初始步骤,已经得到广泛的研究.由于中文句子缺乏词边界,所以中文词性标注往往采用管道模式完成：首先对句子进行分词,然后使用分
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60975077)
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中文分词和词性标注任务作为中文自然语言处理的初始步骤,已经得到广泛的研究.由于中文句子缺乏词边界,所以中文词性标注往往采用管道模式完成：首先对句子进行分词,然后使用分词阶段的结果进行词性标注.然而管道模式中,分词阶段的错误会传递到词性标注阶段,从而降低词性标注效果.近些年来,中文词性标注方面的研究集中在联合模型.联合模型同时完成句子的分词和词性标注任务,不但可以改善错误传递的问题,并且可以通过使用词性标注信息提高分词精度.联合模型分为基于字模型、基于词模型及混合模型.本文对联合模型的分类、训练算法及训练过
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