基于组块及记忆的词性自动标注
文献类型：期刊论文
| 作者 | 石晶 ; 戴国忠 |
| 刊名 | 吉林大学学报(工学版)
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| 出版日期 | 2006 |
| 卷号 | 36期号:4页码:560-563 |
| 关键词 | 人工智能 词性自动标注 基于组块及记忆的模型 渐增式学习 |
| 其他题名 | block and memory based part of speech tagging |
| 中文摘要 | 基于组块及记忆的模型(BMM)采用与传统方法明显不同的标注思路,以汉语中的整句为处理单元,从组块出发,立足于单个词汇,分析更为丰富的上下文语境知识,并借助知网词典记忆词性集合,同时采用渐增式的机械学习方式获取参数值。对于棘手的稀疏数据问题只简单地设置平伏常数加以平滑,最后利用少量人工规则修正标注结果。实验表明,该模型的封闭式测试准确率将近99%,开放式测试准确率为95%以上。 |
| 收录类别 | EI,CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2010-06-01 |
| 源URL | [http://124.16.136.157/handle/311060/2220]  |
| 专题 | 软件研究所_人机交互技术与智能信息处理实验室_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 石晶,戴国忠. 基于组块及记忆的词性自动标注[J]. 吉林大学学报(工学版),2006,36(4):560-563. |
| APA | 石晶,&戴国忠.(2006).基于组块及记忆的词性自动标注.吉林大学学报(工学版),36(4),560-563. |
| MLA | 石晶,et al."基于组块及记忆的词性自动标注".吉林大学学报(工学版) 36.4(2006):560-563. |
入库方式： OAI收割
来源：软件研究所
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