江西省自然科学基金(2010GZS0072)
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 相关作者：袁里驰更多>>
- 相关机构：江西财经大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的隐马尔科夫模型的词性标注方法被引量：17
- 2012年
- 针对隐马尔可夫(HMM)词性标注模型状态输出独立同分布等与语言实际特性不够协调的假设,对隐马尔可夫模型进行改进,引入马尔可夫族模型。,该模型用条件独立性假设取代HMM模型的独立性假设。将马尔可夫族模型应用于词性标注,并结合句法分析进行词性标注。用改进的隐马尔可夫模型进行词性标注实验。实验结果表明:与条件独立性假设相比,独立性假设是过强假设,因而基于马尔可夫族模型的语言模型更符合语言等实际物理过程;在相同的测试条件下,马尔可夫族模型明显好于隐马尔可夫模型,词性标注准确率从94.642%提高到97.126%。
- 袁里驰
- 关键词：隐马尔可夫模型词性标注VITERBI算法
- 基于配价结构的词汇化句法分析模型被引量：2
- 2012年
- 基于"配价"是汉语词语的一个比较本质的特点,一旦1个词语的配价结构确定下来,它应该和怎样的词进行搭配就比较清楚,从而也可以比较直接地导出句子的结构,为此,结合中心词驱动句法分析模型,提出基于配价结构的词汇化句法分析模型,引入丰富的语义信息如语义依存信息和配价结构等语义搭配信息,并用改进的句法分析模型进行句法分析实验。实验结果表明:模型的精确率和召回率分别为88.65%和87.26%,综合指标F与Collins的中心词驱动句法分析模型的相比提高6.51%。
- 袁里驰
