【摘 要】
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词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度.文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发
【机 构】
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中国科技大学计算机系,中国科学院计算机语言信息工程研究中心,中国科技大学计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60272088)
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词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有很大的难度.文章基于隐马尔科夫模型(HMM),通过将生词的词性标注问题转化为求词汇发射概率,在词性标注中提出了一种生词处理的新方法.该方法除了用到一个标注好的单语语料库外,没使用任何其他资源(比如语法词典、语法规则等),封闭测试正确率达97%左右,开放测试正确率也达95%左右,基本上达到了实用的程度.同时还给出了与其他同样基于HMM的词性标注方法的测试比较结果,结果表明本文方法的标注正确率有较大的提高.
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