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提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductive HMM)的方法,用于汉语组块(Chinese Chunk)识别的研究.该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基础上,将其中两个较好的模型融合为一个更好的模型.实验结果显示,该方法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=82.38%.