基于層次隱馬爾可夫模型的漢語詞法分析和命名實體識別技術.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文提出了一種基于層次隱馬爾可夫模型的漢語詞法分析方法,旨在將漢語分詞、詞性標注、切分排歧和命名實體識別集成到一個完整的理論框架中.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,命名實體和詞典中收錄的普通詞一樣處理.命名實體識別引入了角色HMM:Viterbi算法標注出全局最優(yōu)的角色序列,然后在角色序列的基礎上,識別出命名實體,并計算出真實的可信度.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個最佳結果作為候選集,目的是覆蓋盡可能多的歧義字段,最終的結果會在未登錄詞識別和詞性標注之后,從N個最有潛力的候選結果中選優(yōu)得到.不同層面的實驗表明,層次隱馬模型的各個層面對漢語詞法分析都發(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詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS的開發(fā),該系統(tǒng)在2002年的973專家組評測中獲得第一名,在2003年漢語特別興趣研究組(the ACL Special Interest Group on Chine

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