楼主: DL-er
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文本语块识别典型方法的比较与分析 [推广有奖]

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DL-er 在职认证  发表于 2017-12-30 13:00:00 |AI写论文

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摘要:文本语块识别在自然语言处理领域具有重要作用。以WINNOW、支持向量机和感知器三种典型的语块识别方法为对象,从模型和特征两方面对每种方法进行了剖析,并比较和分析了三种方法与隐马尔科夫模型的优缺点,指出如果为了避免数据稀疏而只采用“词性”特征来识别多种语块,那些对于“词”敏感的短语准确率将会很低。因此针对不同的语块采用不同的特征和策略,不同短语的识别相互借鉴,把不同语块的识别集成在一起,将会起到很好的效果。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969A/200811/28609223.html

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关键词:马尔科夫模型 cqvip 支持向量机 隐马尔科夫 HTML 文本语块识别 支持向量机 感知器 Winnow 隐马尔科夫模型

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