一种基于改进的最大熵模型的汉语词性自动标注的新方法

• 作者: 王东海 赵伟 赵法兴 韩达奇
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 最大熵模型 词性标注 Gaussian prior平滑方法 BLMVM算法
• 年，卷（期）: 2006,（z3）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息检索、数据库实现技术
• 页码范围: 174-178
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4441字
• 语种: 中文

摘要

最大熵模型已成为自然语言处理领域中的研究热点,但由于熟语料库规模的限制,模型参数会出现稀疏现象,影响了模型的精确度.另外最大熵模型参数众多、计算量大,一个好的参数估计算法将会有效地提高模型的效率.实验证明,采用BLMVM算法的基于Gaussian prior平滑技术的最大熵模型具有出色的表现.基于以上认识,结合汉语自身的特点,设计了一个基于词和字特征的汉语词性自动标注系统,取得了较好的标注效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵伟	吉林大学计算机科学与技术学院	39	322	9.0	17.0
5	王东海	长春工业大学计算机科学与工程学院	3	12	3.0	3.0
6	赵法兴	长春工业大学计算机科学与工程学院	2	7	1.0	2.0
7	韩达奇	长春工业大学计算机科学与工程学院	1	6	1.0	1.0