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基于隐Markov模型汉语词性自动标注的新算法

New algorithm of hidden Markov model-based part-of-speech tagging for Chinese texts

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【作者】 曲慧雁赵伟王东海李洁

【Author】 QU Hui-yan;ZHAO-Wei;WANG Dong-hai;LI Jie;School of Information Technology,Jilin Agricultural University;School of Computer Science & Engineering,Changchun University of Technology;Electric Power Research Institute,Jilin Province Power Share Co.LTD.;

【机构】 吉林农业大学信息技术学院长春工业大学计算机科学与工程学院吉林省电力有限公司电力科学研究院

【摘要】 通过提出一种新的训练语料算法,结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索,完成训练语料的扩充,并给出了对Viterbi算法的改进算法.对比实验在二元模型上采用不同规模的训练语料对同一规模的测试分析语料进行了分析.结果表明,该算法是可行的.

【Abstract】 One piece of primary work in hidden Markov model is calculating parameter which is often premised for part-of-speech tagging by using Viterbi algorithm.In this paper,the authors presents a new corpus training algorithm,combined with training data on binary model search using the forward and reverse bi-directional scanning method,in order to complete the expansion of the training corpus,and put forward the improvement of Viterbi algorithm.The authors adopt training corpus of different scale to test,compare and analyze testing corpus of same scale based on the result of the work in training corpus,the results show that the algorithm is feasible.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61106068);吉林省科技支撑重点项目(20100214);吉林省中青年科技领军人才及优秀创新团队计划项目(20121818);吉林省自然科学基金资助项目(20101521,201115188,201215182);吉林省科技发展计划项目(20100155,20100149,201101113,201101114,201101115,201201095,201201101);长春市物联网重大科技专项项目(11KZ22);长春市战略性新兴产业重大科技攻关专项项目(12XN14);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究重点项目(201358,201373)
  • 【文献出处】 东北师大学报(自然科学版) ,Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2013年04期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】63
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