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针对词性标注中的复杂特征提取问题,应用粗糙集理论（rough sets）,有效地挖掘了包括长距离特征在内的复杂特征,并有效地处理了语料库噪声问题.最后,将这些特征融合于最大熵模型中,训练时按模型整体性能为其分配权重.开放实验表明：增加粗规则后获得96.29%的标注精度,相比原有模型提高了0.83%.