基于条件随机域的词性标注模型

• 作者: 关毅 姜维 王晓龙
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 词性标注 条件随机域 触发对
• 年，卷（期）: 2006,（21）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 13-16,42
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5615字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.21.004

摘要

词性标注主要面临兼类词消歧以及未知词标注的难题,传统隐马尔科夫方法不易融合新特征,而最大熵马尔科夫模型存在标注偏置等问题.论文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题.此外,又引入长距离特征有效地标注复杂兼类词,以及应用后缀词与命名实体识别等方法提高未知词的标注精度.在条件随机域模型框架下,进一步探讨了融合模型的方法及性能.词性标注开放实验表明,条件随机域模型获得了96.10%的标注精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关毅	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	56	1214	16.0	33.0
2	王晓龙	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	85	1755	24.0	38.0
3	姜维	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	31	522	13.0	22.0