词性标注中生词处理算法研究

被引:13
作者
张孝飞
陈肇雄
黄河燕
蔡智
机构
[1] 中国科技大学计算机系
[2] 中国科学院计算机语言信息工程研究中心
[3] 中国科技大学计算机系 合肥
[4] 北京 
[5] 合肥
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 自然语言理解; 词性兼类; 隐马尔科夫模型; 语料库;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
摘要
词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度。文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法。该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度。同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高。
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共 3 条
[1]  
语料库语言学.[M].黄昌宁;李涓子著;.商务印书馆.2002,
[2]  
机器翻译原理.[M].赵铁军等编著;.哈尔滨工业大学出版社.2000,
[3]   通用的自然语言词法分析机制 [J].
陈志忠 ;
陈肇雄 ;
高庆狮 .
计算机学报, 1991, (02) :93-99