【摘 要】
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蒙古语形态分析中,我们之前的有向图模型取得了较高的性能。这种建模方式以图状结构刻画句中词干和词缀之间的概率关系,从而借助上下文信息为每个词确定最佳的切分标注候选。
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,内蒙古大学蒙古学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60736014 ,60873167）, 教育部、国家语委民族语言文字规范标准建设及信息化资助项目（MZ115-038）
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蒙古语形态分析中,我们之前的有向图模型取得了较高的性能。这种建模方式以图状结构刻画句中词干和词缀之间的概率关系,从而借助上下文信息为每个词确定最佳的切分标注候选。为每个词尽可能地枚举出所有合法的切分标注候选,是有向图模型有效工作的前提。该文提出了一种基于判别式分类的词干词缀切分策略,与之前基于词干表和词缀表的枚举方案相比,该方法对于词中含有未登录词干的情形具有更好的泛化能力。以20万词规模的三级标注人工语料库为训练数据,采用判别式词干词缀切分的有向图形态分析器,对于含有未登录词干的情形,词级切分标注正确率
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