版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、詞性標(biāo)注是給文本中的每個詞標(biāo)注上正確的詞性。它是自然語言處理的基礎(chǔ),其正確率將影響后期句法分析或組塊分析的正確率。在詞性標(biāo)注時出現(xiàn)的錯誤會在后續(xù)自然語言處理鏈中被放大,正確標(biāo)注詞性對自然語言處理有非常重要的意義。本文的目的就是在文本分詞的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)漢語詞性標(biāo)注,為后期詞法分析和其它自然語言處理任務(wù)提供基礎(chǔ)。 本文首先闡述了漢語詞性標(biāo)注的研究現(xiàn)狀及研究意義,然后在深入理解最大熵理論的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了基于最大熵的漢語詞性標(biāo)注系統(tǒng),最后
2、利用統(tǒng)計規(guī)則和詞性限定方法對未登錄詞進行了進一步標(biāo)注。 利用不同模板將不同的上下文信息導(dǎo)入最大熵模型,構(gòu)建了四個最大熵標(biāo)注模型,選出具有最優(yōu)標(biāo)注效果的模板作為最終模板。為了簡化模型,采用了三種不同的特征選取方法精簡最大熵模型的候選特征,為了進一步提高詞性標(biāo)注正確率,采用了規(guī)則和詞性限定法,結(jié)合最大熵對未登錄詞做了進一步標(biāo)注。論文給出了最大熵標(biāo)注模型的算法,并給出了標(biāo)注結(jié)果,及對未登錄詞進一步標(biāo)注后的結(jié)果。 詞性標(biāo)注比較復(fù)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于最大熵模型的漢語詞性標(biāo)注研究.pdf
- 基于錯誤驅(qū)動的漢語詞性標(biāo)注研究.pdf
- 基于HMM的漢語詞性標(biāo)注及其改進.pdf
- 基于最大熵原理的漢語詞義消歧與標(biāo)注語言模型研究.pdf
- 基于機器學(xué)習(xí)的漢語詞性自動標(biāo)注系統(tǒng).pdf
- 漢語詞類劃分與詞性標(biāo)注方法的研究.pdf
- 現(xiàn)代漢語詞性細(xì)分類標(biāo)注研究.pdf
- 基于統(tǒng)計的漢語詞性自動標(biāo)注的若干分析與實驗研究.pdf
- 基于最大熵的語義角色標(biāo)注系統(tǒng).pdf
- 基于半監(jiān)督隱馬爾科夫的漢語詞性標(biāo)注研究.pdf
- 現(xiàn)代漢語詞典詞性標(biāo)注對釋義的影響.pdf
- 《現(xiàn)代漢語詞典》(第5版)詞性標(biāo)注考察.pdf
- 《現(xiàn)代漢語詞典》(第6版)詞性標(biāo)注考察分析.pdf
- 漢語自動分詞和詞性標(biāo)注研究.pdf
- 改進的BP-HMM及其在漢語詞性標(biāo)注中的應(yīng)用研究.pdf
- 現(xiàn)代漢語詞性分類
- 基于最大熵的漢語介詞短語自動識別.pdf
- 基于語料庫的維吾爾語詞干提取和詞性標(biāo)注.pdf
- 先秦漢語自動分詞及詞性標(biāo)注研究.pdf
- 現(xiàn)代漢語語文辭書詞性標(biāo)注研究.pdf
評論
0/150
提交評論