【摘 要】
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全词消歧（All-Words Word Sense Disambiguation）可以看作一个序列标注问题,该文提出了两种基于序列标注的全词消歧方法,它们分别基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）和
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,解放军外国语学院国防语言文化研究所,解放军外国语学院欧亚语系,国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2010AA012505);国家自然科学基金重点课题资助项目(60933005);国家自然科学基金资助项目(60873097)
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全词消歧（All-Words Word Sense Disambiguation）可以看作一个序列标注问题,该文提出了两种基于序列标注的全词消歧方法,它们分别基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）和最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model,MEMM）。首先,我们用HMM对全词消歧进行建模。然后,针对HMM只能利用词形观察值的缺点,我们将上述HMM模型推广为MEMM模型,将大量上下文特征集成到模型中。对于全词消歧这类超大状态问题,在HMM和M
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