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汉语组块识别
被引量：
5
1
作者
李珩
谭咏梅
+1 位作者
朱靖波
姚天顺
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期114-117,共4页
提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductiveHMM)的方法,用于汉语组块(ChineseChunk)识别的研究·该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基...
提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductiveHMM)的方法,用于汉语组块(ChineseChunk)识别的研究·该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基础上,将其中两个较好的模型融合为一个更好的模型·实验结果显示,该方法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=82 38%·
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关键词
汉语组块
识别
隐
马尔科夫
模型
增益
的
隐
马尔科夫
模型
模型
训练
转换函数
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职称材料
题名
汉语组块识别
被引量：
5
1
作者
李珩
谭咏梅
朱靖波
姚天顺
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第2期114-117,共4页
基金
国家自然科学基金
微软亚洲研究院联合资助项目(60203019)
文摘
提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductiveHMM)的方法,用于汉语组块(ChineseChunk)识别的研究·该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基础上,将其中两个较好的模型融合为一个更好的模型·实验结果显示,该方法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=82 38%·
关键词
汉语组块
识别
隐
马尔科夫
模型
增益
的
隐
马尔科夫
模型
模型
训练
转换函数
Keywords
chinese chunk
recognition
HMM
transductive HMM
model training
transformation function
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语组块识别
李珩
谭咏梅
朱靖波
姚天顺
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
5
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