作者：拉毛杰; 安见才让词性标注基于转换学习规则自然语言处理
摘要：词性标注是自然语言处理的基础研究,应用的领域十分广泛。基于转换的错误驱动学习词性标注是一种基于规则的算法,但由于此算法占用大量的计算机资源进行规则的提取,从而造成算法本身偏慢的问题。文章在原有算法的基础上,跳过那些对语料库的标注不够明显的规则,寻找应用最好的转换规则,使语料库错误标注降到最低,从而达到标注的目的。
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