一种自适应词性标注方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

本文研究得到国家863高科技项目和校预研项目基金资助.


AN ADAPTIVE METHOD FOR PART-OF-SPEECH TAGGING
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    本文针对词性标注的问题,修改了经典的隐马尔可夫模型HMM(hiddenMarkovmodel)参数估算方法,使得模型参数能够随着新语料的增加而动态地进行调整.从已标注或未标注的语料中获取知识以提高模型的准确性.

    Abstract:

    In this paper, the authors modified the classical HMM (hidden Markovmodel) method so as to train the model whenever the new corpus is introduced and no matter the corpus is tagged or not. Therefore, the information can be learned from the corpusto improve the accuracy of the model.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王挺,陈火旺,杨谊,史晓东.一种自适应词性标注方法.软件学报,1997,8(12):937-943

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:1997-01-13
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号