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基于特征的汉语词性标注模型
被引量：
6
1
作者
屈刚
陆汝占
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期556-561,共6页
在隐马尔可夫模型的基础上提出了基于词汇特征的汉语词性标注模型 此模型不但考虑系统t时刻的状态 (词类 )对t+1时刻的状态的影响 ,还把t时刻的观察 (词 )对t+1时刻的状态的影响考虑进去 ,使模型更加精确 由于观察的数目较大 ,构造观察...
在隐马尔可夫模型的基础上提出了基于词汇特征的汉语词性标注模型 此模型不但考虑系统t时刻的状态 (词类 )对t+1时刻的状态的影响 ,还把t时刻的观察 (词 )对t+1时刻的状态的影响考虑进去 ,使模型更加精确 由于观察的数目较大 ,构造观察 状态转移概率矩阵的方法难以实用 ,于是给观察标以特征 ,并训练特征 状态转移概率矩阵 ,使概率矩阵占用较少的存储空间 。
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关键词
隐马尔可夫
模型
词汇特征
汉语词性标注模型
自然语言处理
概率矩阵
中文信息处理
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职称材料
题名
基于特征的汉语词性标注模型
被引量：
6
1
作者
屈刚
陆汝占
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期556-561,共6页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金 (863 3 0 6 ZT0 6 0 2 2 )
文摘
在隐马尔可夫模型的基础上提出了基于词汇特征的汉语词性标注模型 此模型不但考虑系统t时刻的状态 (词类 )对t+1时刻的状态的影响 ,还把t时刻的观察 (词 )对t+1时刻的状态的影响考虑进去 ,使模型更加精确 由于观察的数目较大 ,构造观察 状态转移概率矩阵的方法难以实用 ,于是给观察标以特征 ,并训练特征 状态转移概率矩阵 ,使概率矩阵占用较少的存储空间 。
关键词
隐马尔可夫
模型
词汇特征
汉语词性标注模型
自然语言处理
概率矩阵
中文信息处理
Keywords
POS tagging
hidden Markov model
feature
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征的汉语词性标注模型
屈刚
陆汝占
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003
6
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