基于组合方法的组块识别

摘要：

给出了一种词性扩展与voting法结合的汉语组块识别方法(简称组合方法)。首先比较了特殊隐马尔可尖、SVM、CRF三种统计学习方法在组块识别上的效果。为了改善识别效果,对语料中的特殊符号、并列关系以及较粗的词性进行了词性扩展,并采用了一种基于标点符号分割段的voting方法.实验表明,三个基本模型中CRF识别效果最好,而组合方法能进一步提高组块识别的精确率、召回率、F值。

关键词： 组块分析 浅层句法分析 中文信息处理 词性扩展 统计学习

作者: 罗雪兵 黄德根 周惠巍 李丽双

作者单位: 大连理工大学计算机科学与工程系 大连 116024

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届全国计算语言学学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 83-88

在线出版日期: 2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）