作者:吕琳; 周世斌; 刘玉树词性标注器viterbiftbl隐马尔可夫模型
摘要:针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
《北京理工大学学报·社会科学版》(CN:11-4083/C)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。
杂志详情