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基于改进的隐马尔科夫模型的汉语词性标注
被引:10
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
王敏
郑家恒
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
山西大学计算机与信息技术学院
郑家恒
机构
:
[1]
山西大学计算机与信息技术学院
来源
:
计算机应用
|
2006年
/ S2期
关键词
:
中文信息处理;
词性标注;
隐马尔科夫模型;
平滑算法;
未登录词;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
:
081203 ;
0835 ;
摘要
:
基于传统隐马尔科夫(HMM)模型的基础上,对词语的词汇发射概率做出了新的假设,从而更好地体现了该词语与上下文依赖关系。还利用指数线性插值平滑算法对参数进行了有效平滑,并且给出了未登录词词汇发射概率估计模型。实验结果证明,改进后的模型明显优于传统HMM词性标注模型的效果。
引用
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页码:197 / 198+207 +207
页数:3
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