| 基于SVMTool的中文词性标注 |
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| 引用本文： | 王丽杰,车万翔,刘挺.基于SVMTool的中文词性标注[J].中文信息学报,2009,23(4):16-22. |
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| 作者姓名： | 王丽杰 车万翔 刘挺 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学 计算机学院 信息检索研究室,黑龙江 哈尔滨 150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | SVMTool是建立在支持向量机(SVM)原理上的序列标注工具,具有简单、灵活、高效的特点,可以融入大量的语言特征。该文将SVMTool应用于中文词性标注任务,将基于隐马尔科夫模型的基线系统准确率提升了2.07%。针对未登录词准确率不高的问题,该文加入了中文字、词的特征,包括构成汉字的部首特征和词重叠特征,并从理论上分析了这两个特征的可行性,实验显示加入这些特征后,未登录词标注的准确率提升了1.16%,平均错误率下降了7.40%。
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| 关 键 词： | 计算机应用 中文信息处理 词性标注 SVMTool 未登录词 偏旁部首
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An SVMTool-Based Chinese POS Tagger |
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| WANG Lijie,CHE Wanxiang,LIU Ting.An SVMTool-Based Chinese POS Tagger[J].Journal of Chinese Information Processing,2009,23(4):16-22. |
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| Authors: | WANG Lijie CHE Wanxiang LIU Ting |
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| Affiliation: | Information Retrieval Laboratory, Harbin Institute of Technology, Harbin, Heilongjiang 150001, China |
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| Abstract: | The SVMTool is a simple,flexible and effective generator of sequential tagger based on Support Vector Machines,capable of dealing with a large number of linguistic features.In this paper.SVMTool is applied in Chinese POS tagging task and improves the accuracy by 2.07%compared with the baseline system on the Hidden Markov Model.To further improve the accuracy of unknown words,we introduce some features of Chinese characters and words,such as radicals of Chinese characters and reduplicate words,and probe into... |
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| Keywords: | SVMTool |
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