【摘 要】
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词性标注是自然语言理解中很长期的问题,但对于大词性标注集的词性标注,它的标注精度还很低。为此我们应用隐含马尔可夫方法(HMM)和最大熵方法对大词性标注集的词性标注问题
【机 构】
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河南大学医学院,日本先端基础技术研究所
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词性标注是自然语言理解中很长期的问题,但对于大词性标注集的词性标注,它的标注精度还很低。为此我们应用隐含马尔可夫方法(HMM)和最大熵方法对大词性标注集的词性标注问题进行了研究,并在此基础上提出了关于词性标注的最新方法——对数线性模型,以此来提高词性标注精度。此次实验分别在运用HMM模型时,提出了新的光滑算法;在运用最大熵模型上,集成了详细的局部和远距离的上下文特征信息;在对数线性模型中,集成了HMM模型和最大熵模型,并进行了对比。结果表明综合了多源信息的对数线性模型标注精度达81.52%,取得了比传统的HMM模型更好的结果。
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