一种用于词性标注的相关投票融合策略

各种词性标注方法总是利用从某一侧面描述的语言学知识,当训练语料达到一定规模、训练模型完善到一定程度后,标注精度很难再有进一步的提高。本文在对TBED、DT、HMM和ME四种基于语料库的词性标注方法研究的基础上,提出了一种新的词性标注融合策略——相关投票法。从理论上分析了该方法的优越性,并与其他融合策略进行了对比实验。实验结果表明,应用融合策略可以更加全面地描述词性标注知识,从而更好地完成词性标注任务;在几种融合策略中,相关投票法是最优秀的,它使标注的平均错误率降低27.85%。