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汉语自动分词和词性标注评测   总被引:7,自引:2,他引:5  
本文介绍了2003年“863中文与接口技术”汉语自动分词与词性标注一体化评测的一些基本情况,主要包括评测的内容、评测方法、测试试题的选择与产生、测试指标以及测试结果,并对参评系统的切分和标注错误进行了总结。文中着重介绍了测试中所采用的一种柔性化的自动测试方法,该方法在一定程度上克服了界定一个具体分词单位的困难。同时,对评测的结果进行了一些分析,对今后的评测提出了一些建议。  相似文献
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<正>命名实体识别是文本信息处理中的一个研究热点,人名是命名实体的重要组成部分。本文主要讨论中文文本中人名识别的问题。所要识别的人名包括汉语人名、类汉语人名(如韩国人名、越南人名等)以及人名译名。在本文中,我们将其统一称为汉语人名。 由于最大熵模型具有简洁、通用和易于移植的特点,使用该模型在英文中进行命名实体识别已取得一定成效。本文结合中文文本中人名的特点,将对使用最大熵模型进行人名识别进行介绍,重点介绍特征选择方法。1 系统描述1.1 最大熵模型 对于给定的训练样本,最大熵模型应该选择一个与训练样本一致的概率分布,而对于观察不到的情况,模型赋予均匀的概率分布。满足上述特征的概率分布具有最大熵。这种分布是唯一的,并具有下述特征:  相似文献
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