基于HMM的哈萨克语词性标注研究

• 作者: 侯呈风 古丽拉·阿东别克 陈景超
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 哈萨克语 词性标注 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 31-33
• 分类号: TP391
• 字数: 4238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.02.009

摘要

词性标注在自然语言信息处理领域中扮演着重要角色,是句法分析、信息抽取、机器翻译等自然语言处理的基础,对于哈萨克语同样如此.在基于词典静态标注的基础上分析了隐马尔科夫模型HMM( Hidden Markov Model)模型参数的选取、数据平滑以及未登录词的处理方法,利用基于统计的方法对哈萨克语熟语料进行训练,然后用Viterbi算法实现词性标注.实验结果表明利用HMM进行词性标注的准确率有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古丽拉·阿东别克	新疆大学信息科学与工程学院	39	258	8.0	14.0
2	陈景超	新疆大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0
3	侯呈风	新疆大学信息科学与工程学院	2	14	2.0	2.0