层叠隐马模型：汉语词法分析的创新方法

本文主要探讨了基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法，这是一种创新的思路，旨在整合汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别等任务，形成一个统一的理论框架。在分词环节，作者采用基于类的隐马模型，这种模型对待未登录词与词典中的常用词保持一致，体现了公平性和普适性。为了更准确地识别未登录词，引入了角色隐马模型结合Viterbi算法，该算法能标注出全局最优的角色序列，从而提高识别精度，并计算出真实可信度。 在处理切分排歧问题时，提出了一种N2最短路径策略，即在早期阶段收集多个可能的候选结果，以覆盖歧义较多的字段。这一策略有助于减少遗漏和误判，确保在未登录词识别和词性标注之后，从众多候选结果中选取最佳解。这种方法强调了对歧义的有效管理和优化。 实验结果显示，层叠隐马模型在各个环节都表现出积极的影响，推动了汉语词法分析的性能提升。基于这种模型构建的ICTCLAS系统，在2002年的“九七三”专家评测中取得第一名的成绩，而在2003年的SIGHAN国际汉语分词大赛中更是表现卓越，获得了多项冠军和亚军，证明了其在实际应用中的优秀性能。 本文的贡献在于提出了一种高效且全面的汉语词法分析方法，利用层叠隐马模型解决了传统方法中的挑战，如未登录词识别和歧义处理，使得ICTCLAS成为当前最先进的汉语词法分析系统之一。层叠隐马模型的引入，对于提升汉语自然语言处理的准确性和效率具有重要意义。