语言信息处理技术中的最大熵模型方法 |
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引用本文: | 李素建,刘群,张志勇,程学旗.语言信息处理技术中的最大熵模型方法[J].计算机科学,2002,29(7):108-110. |
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作者姓名: | 李素建 刘群 张志勇 程学旗 |
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作者单位: | 中国科学院计算技术研究所,北京,100080 |
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摘 要: | 1 引言进行汉语处理时经常遇到的问题有:分词、词性标注、语法和语义分析等等。这些自然语言中的问题都可以形式化为分类问题,估计某一类y在上下文x中发生的概率,即p(y,x)。在汉语中上下文x的内容可以包括汉字、词、词性等,对于不同的任务上下文的内容也不同。这类问题可以采用统计建模的方法去处理。首先是采集大量样本进行训练,样本代表了该任务的知识和信息,选取样本的好坏确定了知识完整性的程度。然后建立一个统计模型,并把样本知识结合到模型中,来预测随机过程将来的行为。
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关 键 词: | 语言信息处理 最大熵模型 汉语信息处理 自然语言处理 语义分析 |
Method of Maximum Entropy Model for Language Processing |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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