基于層次隱馬爾可夫模型的漢語(yǔ)詞法分析和命名實(shí)體識(shí)別技術(shù).pdf_第1頁(yè)
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1、該文提出了一種基于層次隱馬爾可夫模型的漢語(yǔ)詞法分析方法,旨在將漢語(yǔ)分詞、詞性標(biāo)注、切分排歧和命名實(shí)體識(shí)別集成到一個(gè)完整的理論框架中.在分詞方面,采取的是基于類的隱馬爾可夫模型,在這層隱馬爾可夫模型中,命名實(shí)體和詞典中收錄的普通詞一樣處理.命名實(shí)體識(shí)別引入了角色HMM:Viterbi算法標(biāo)注出全局最優(yōu)的角色序列,然后在角色序列的基礎(chǔ)上,識(shí)別出命名實(shí)體,并計(jì)算出真實(shí)的可信度.在切分排歧方面,采用一種基于N-最短路徑的策略,即:在早期階段召回

2、N個(gè)最佳結(jié)果作為候選集,目的是覆蓋盡可能多的歧義字段,最終的結(jié)果會(huì)在未登錄詞識(shí)別和詞性標(biāo)注之后,從N個(gè)最有潛力的候選結(jié)果中選優(yōu)得到.不同層面的實(shí)驗(yàn)表明,層次隱馬模型的各個(gè)層面對(duì)漢語(yǔ)詞法分析都發(fā)揮了積極的作用.作者參與了基于層次隱馬爾可夫模型的漢語(yǔ)詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS的開(kāi)發(fā),該系統(tǒng)在2002年的973專家組評(píng)測(cè)中獲得第一名,在2003年漢語(yǔ)特別興趣研究組(the ACL Special Interest Group on Chine

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