| 一种基于改进的最大熵模型的汉语词性自动标注的新方法 |
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| 引用本文： | 赵伟,赵法兴,王东海,韩达奇.一种基于改进的最大熵模型的汉语词性自动标注的新方法[J].计算机研究与发展,2006,43(Z3). |
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| 作者姓名： | 赵伟 赵法兴 王东海 韩达奇 |
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| 基金项目： | 吉林省科技条件平台建设基金 |
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| 摘 要： | 最大熵模型已成为自然语言处理领域中的研究热点,但由于熟语料库规模的限制,模型参数会出现稀疏现象,影响了模型的精确度.另外最大熵模型参数众多、计算量大,一个好的参数估计算法将会有效地提高模型的效率.实验证明,采用BLMVM算法的基于Gaussian prior平滑技术的最大熵模型具有出色的表现.基于以上认识,结合汉语自身的特点,设计了一个基于词和字特征的汉语词性自动标注系统,取得了较好的标注效果.
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| 关 键 词： | 最大熵模型 词性标注 prior平滑方法 BLMVM算法 |
A Chinese Part-of-Speech Based on Improved Maximum Entropy Model |
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| Zhao Wei,Zhao Faxing,Wang Donghai,Han Daqi.A Chinese Part-of-Speech Based on Improved Maximum Entropy Model[J].Journal of Computer Research and Development,2006,43(Z3). |
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| Authors: | Zhao Wei Zhao Faxing Wang Donghai Han Daqi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Gaussian |
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