中文信息学报
中文信息學報
중문신식학보
JOURNAL OF CHINESE INFORMAITON PROCESSING
2007年
2期
9-13
,共5页
人工智能%自然语言处理%词性标注%融合策略%相关投票
人工智能%自然語言處理%詞性標註%融閤策略%相關投票
인공지능%자연어언처리%사성표주%융합책략%상관투표
各种词性标注方法总是利用从某一侧面描述的语言学知识,当训练语料达到一定规模、训练模型完善到一定程度后,标注精度很难再有进一步的提高.本文在对TBED、DT、HMM和ME四种基于语料库的词性标注方法研究的基础上,提出了一种新的词性标注融合策略--相关投票法.从理论上分析了该方法的优越性,并与其他融合策略进行了对比实验.实验结果表明,应用融合策略可以更加全面地描述词性标注知识,从而更好地完成词性标注任务;在几种融合策略中,相关投票法是最优秀的,它使标注的平均错误率降低27.85%.
各種詞性標註方法總是利用從某一側麵描述的語言學知識,噹訓練語料達到一定規模、訓練模型完善到一定程度後,標註精度很難再有進一步的提高.本文在對TBED、DT、HMM和ME四種基于語料庫的詞性標註方法研究的基礎上,提齣瞭一種新的詞性標註融閤策略--相關投票法.從理論上分析瞭該方法的優越性,併與其他融閤策略進行瞭對比實驗.實驗結果錶明,應用融閤策略可以更加全麵地描述詞性標註知識,從而更好地完成詞性標註任務;在幾種融閤策略中,相關投票法是最優秀的,它使標註的平均錯誤率降低27.85%.
각충사성표주방법총시이용종모일측면묘술적어언학지식,당훈련어료체도일정규모、훈련모형완선도일정정도후,표주정도흔난재유진일보적제고.본문재대TBED、DT、HMM화ME사충기우어료고적사성표주방법연구적기출상,제출료일충신적사성표주융합책략--상관투표법.종이론상분석료해방법적우월성,병여기타융합책략진행료대비실험.실험결과표명,응용융합책략가이경가전면지묘술사성표주지식,종이경호지완성사성표주임무;재궤충융합책략중,상관투표법시최우수적,타사표주적평균착오솔강저27.85%.