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文檔簡(jiǎn)介
1、 本文采用統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法研究信息抽取領(lǐng)域的一些重要問(wèn)題，提出了一種使用EM算法完成模型參數(shù)估計(jì)的語(yǔ)種識(shí)別方法。該方法基于字符層馬爾科夫模型，不需要對(duì)語(yǔ)言特點(diǎn)和編碼規(guī)范的分析，而且與以往的統(tǒng)計(jì)語(yǔ)種識(shí)別方法相比，能夠建立混雜度更小的語(yǔ)言模型?！ ?采用條件隨機(jī)域模型識(shí)別復(fù)雜最長(zhǎng)名詞短語(yǔ)，能夠回避最大熵隱馬爾科夫模型等模型存在的標(biāo)注偏置問(wèn)題和傳統(tǒng)方法處理長(zhǎng)程關(guān)聯(lián)的不足，同時(shí)，引入了一種受限的前向-后向解碼算法以提高該
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