作者：张春荣; 赵琦词性标注支持向量机基于转换学习合成词领域自适应
摘要：在词性标注研究中,未登录的专业领域合成词给词性标注增加了很大的困难。提出了一种领域自适应的合成词词性标注方法,融合支持向量机(SVM)模型和基于转换学习(TBL)的方法来进行自动词性标注。对专业领域合成词的形态特征进行了详尽的分析,对有关的语法特点和语言现象进行了总结。有效利用这些合成词构词单元的语言学信息,把词类和词内结构信息引入SVM特征选择模板和TBL转换规则模板中,并采用核心属性渗透方法标注专业领域合成词的词性。实验结果表明,该方案能够有效地提高词性标注的准确率。
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