蒙古文自动词性标注研究:基于HMM的统计方法
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更新于2024-08-12
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"基于HMM的蒙古文自动词性标注研究,艳红,王斯日古楞,2010年,内蒙古师范大学"
这篇2010年的论文详细探讨了使用隐马尔可夫模型(HMM)进行蒙古文自动词性标注的方法。蒙古文词性标注是蒙古文信息处理领域的一个基础任务,对于语料库建设、机器翻译和大规模文本检索等应用具有重要意义。词性标注旨在确定词语在特定语言环境中最恰当的词类。
论文首先介绍了三种词性标注方法:基于规则的方法、基于统计的方法和结合规则与统计的方法。基于规则的方法需要大量人力制定规则,可能不完全覆盖实际文本;基于统计的方法则依赖于标注语料,通过统计得到词类共现频率,利用Viterbi算法找出最可能的词性序列;而结合两者的方法能兼顾灵活性和准确性。
论文着重阐述了基于HMM的统计方法,该方法利用预先标注的大规模语料库(95万词)进行训练,然后对5万词的测试文本进行一级词性标注。在封闭测试和开放测试中,标注准确率分别达到了96.96%和96.79%,显示出较高的性能。HMM的优势在于可以处理词性的不确定性,通过转移概率和发射概率来预测未知词性的最可能标签,但其局限性在于可能忽略长距离的上下文信息。
文中还提及了先前的研究工作,如基于规则和基于切分与词典的词性标注系统,这些系统在处理兼类词(一个词可以属于多个词类)问题上存在挑战,因此引入统计方法进行优化。文献引用部分可能包含了对这些早期工作的进一步讨论和比较。
整体而言,这篇论文为蒙古文信息处理提供了一种有效的词性标注解决方案,对后续的蒙古文自然语言处理研究具有指导意义。通过HMM的应用,不仅可以提升词性标注的准确度,还能为其他相关任务如句法分析和信息抽取打下坚实基础。
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2023-06-10 上传
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