【摘 要】
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基于统计的中文词法分析往往依赖大规模标注语料,语料的规模和质量直接影响词法分析系统的性能。高覆盖率、高质量的语料资源非常有限,而且适用于不同领域的语料往往具有不同
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873167,60736014);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2009JBM027)
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基于统计的中文词法分析往往依赖大规模标注语料,语料的规模和质量直接影响词法分析系统的性能。高覆盖率、高质量的语料资源非常有限,而且适用于不同领域的语料往往具有不同的分词和词性标注标准,难以直接混合使用,从而导致既有资源未能充分利用,分词精度下降等问题。针对该问题,该文提出了简单有效的异种语料的自动融合方法,并通过实验验证了提案方法的有效性、较强的实用性以及对多种语料融合的可扩展性。
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