一种新颖的词性标注模型

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摘要：文章首次提出一种统计模型,即马氏族模型,该模型假定一个词出现概率既与当前词的词性标记有关,也与它前面的词有关,但其前面的词和该词词性标记关于该词条件独立.将马氏族模型适当加以简化,能成功地用于词性标记,实验结果证明:在相同的测试条件下,这种基于马氏族模型的词性标注方法标记成功率大大高于传统的基于隐马尔可夫模型的词性标注方法.马氏族模型在其它一些自然语言处理领域如分词、句法分析、语音识别、机器翻译也有广泛的应用前景.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92040X/200509/20219763.html

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关键词：cqvip HTML HTTP 机器翻译 统计模型 马氏族模型 词性标注 隐马尔可夫模型 Viterbi算法