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题名:
基于组块及记忆的词性自动标注
其他题名: block and memory based part of speech tagging
作者: 石晶 ; 戴国忠
关键词: 人工智能 ; 词性自动标注 ; 基于组块及记忆的模型 ; 渐增式学习
刊名: 吉林大学学报(工学版)
发表日期: 2006
卷: 36, 期:4, 页:560-563
收录类别: EI,CSCD
部门归属: 人机交互技术与智能信息处理实验室
摘要: 基于组块及记忆的模型(BMM)采用与传统方法明显不同的标注思路,以汉语中的整句为处理单元,从组块出发,立足于单个词汇,分析更为丰富的上下文语境知识,并借助知网词典记忆词性集合,同时采用渐增式的机械学习方式获取参数值。对于棘手的稀疏数据问题只简单地设置平伏常数加以平滑,最后利用少量人工规则修正标注结果。实验表明,该模型的封闭式测试准确率将近99%,开放式测试准确率为95%以上。
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/2220
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石晶,戴国忠. 基于组块及记忆的词性自动标注[J]. 吉林大学学报(工学版),2006-01-01,36(4):560-563.
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