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hmm在短語識別上之應(yīng)用(完整版)

2024-12-06 21:09上一頁面

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【正文】 Literatures Review(2/5) ?短語邊界: ? Church(1988)進(jìn)一步把 HMM 用於識別英語中簡單的非遞迴的名詞短語 ? 標(biāo)注詞性的語料中人工或半自動(dòng)標(biāo)注 NP 邊界,以此為訓(xùn)練資料,而統(tǒng)計(jì)出任意一對詞類標(biāo)記之間出現(xiàn)以上 5 種狀態(tài)的概率。 ? [2]俞士汶、段慧明、朱學(xué)鋒,民 90,「基於現(xiàn)代漢語語法資訊詞典的標(biāo)注語料庫」,北京大學(xué)計(jì)算語言學(xué)研究所。 ? [4]孫宏林、俞士汶,「淺層句法分析方法概述」, 2020『 當(dāng)代語言學(xué) 』 第 2 期。 Literatures Review(3/5) ?互資訊: ? 孫宏林俞士汶 (2020)淺層句法分析方法概述,《 當(dāng)代語言學(xué) 》 中提到詞類序列看成隨機(jī)事件,這樣就可以計(jì)算一對詞類標(biāo)記之的互資訊 ? 互資訊值越高, X 和 Y 組成短語的可能性越大,互資訊值越低, X 和 Y 之間存在短語邊界的可能性越大 Literatures Review(4/5) ?隱藏式馬可夫模型: ? 林千翔、張嘉惠 (2020)在基於特製隱藏式馬可夫模型之中文斷詞研究中提到隱藏式馬可夫模型是一種雙重隨機(jī)過程 ? ,計(jì)算某一特定輸出序列的機(jī)率,使用 Forward Algorithm 解決 ? ,尋找最可能可以產(chǎn)生某一特定輸出序列的隱含狀態(tài)的序,並
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