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hmm在短語識別上之應(yīng)用-文庫吧資料

2024-10-27 21:09本頁面

　　

【正文】 A ? 介係詞加上名詞 /代名詞，其標(biāo)注為 P +N。 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，並使用 Viterbi Algorithm 解決 Literatures Review(5/5) ?中文斷詞與名詞辨識： ? 林一中、洪鵬翔 (2020)Probabilistic named entity verification ? 在中文裡每個最小的單位是「字」，因此在中文文章中只有字的界線而無詞的界線 ? 文章內(nèi)的人名、時間、地名 …等標(biāo)示出來，將會有效提升標(biāo)示準(zhǔn)確度 Materials amp。 Rationales

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