一种高性能英文词性标注器的设计与实现

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摘要：针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95548X/200510/20324322.html

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关键词：高性能 transform formation Learning earning 词性标注器 VITERBI FTBL 隐马尔可夫模型