基于隐Markov模型汉语词性自动标注的若干分析与改进

摘要：

提出一种算法,用来高效地完成训练语料的大量工作,并解决好训练语料的扩充问题,然后基于Viterbi算法提出一些改进之策,结合训练语科工作完成后的结果在二元模型基础上,采用不同规模的训练语科对同一规模的测试语科进行测试、比较与分析,并提出模型的改进方向.

关键词：隐Markov模型、词性标注、Viterbi算法、训练语料、测试语料

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技厅平台建设项目20030016

在线出版日期：2007-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：48-52