词性标注名词解释的研究方法有哪些?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-18 12:44 标签： 词性标注

【摘要】：翻译系统的性能与语料库规模是密不可分的,语料库质量也直接影响到最后的翻译结果。因此自动词性标注与词干提取作为创建标注语料库中的基础性工作具有非常重大的研究意义。维吾尔语自然语言处理研究中维吾尔语自动词干提取和词性标注是跟上述一样必不可少的一部分,本文中为了提高基于MOSES的维汉双向统计机器翻译的翻译质量,必须扩大标准的维汉平行语料库的规模,然后机器翻译训练集、开发和测试集中加词性标注和词干提取。此外维吾尔语词性标注和词干提取研究工作开始到现在不同人用不同的方法来实现,但是结果并不理想。在本文中分别引用了基于Morfessor的词干提取算法和基于条件随机场域(CRF)的词性标注方法。分别介绍CRF和Morfessor的原理并对其进行实验。为搜集语料本文开发了一个基于WEB的维哈柯多语种网上数据采集工具,本文90%的实验数据都是由此工具得到;由于CRF和Morfessor都对开发集和测试集的数据格式有严格要求,因此本文开发了两个预处理软件。本文通过在CRF中修改模版文件,并在LINUX平台上不断做实验,最后得到词性标注模型并调用该模型开发出自动词性标注系统。在Morfessor中必须大量的数据上做实验训练出最好的词干提取模型,只调用此模型进行词干提取不能解决维吾尔语中的元音弱化、脱落等问题。因此本文利用处理以上问题的算法于该模型结合开发出自动词干提取系统;最后测试结果显示本系统的维吾尔语自动词性标注准确率达到了89.73%,自动词干提取准确率达到了86.80%。基于以上研究成果本文的基于MOSES的维汉双向统计机器翻译的BLEU分也从原来的23.42提高到目前的25.38;

【学位授予单位】：新疆大学
【学位授予年份】：2015


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【摘要】：兼类词的词类排歧是汉语语料词性标注中的难点问题 ,它严重影响语料的词性标注质量。针对这一难点问题 ,本文提出了一种兼类词词性标注的自动校对方法。它利用数据挖掘的方法从正确标注的训练语料中挖掘获取有效信息 ,自动生成兼类词词性校对规则 ,并应用获取的规则实现对机器初始标注语料的自动校对 ,从而提高语料中兼类词的词性标注质量。分别对 5 0万汉语语料做封闭测试和开放测试 ,结果显示 ,校对后语料的兼类词词性标注正确率分别可提高 11 32 %和 5 97%。


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摘　要：针对传统的HMM模型在词性标注中具有对兼类词及其对应词类标注能力差和模型差异大的缺点，提出一种利用混合BP-HMM词性标注模型进行词性标注算法。该算法通过BP网络优秀的甄别能力有效的弥补了HMM在对兼类词进行标注方面的不足，同时也利用HMM增强了BP网络的建模能力。实验结果表明，该模型相比传统的HMM以及BP网络模型，建模能力、分类性以及适应性都得到很大的增强，准确率也得到了2％0～7％的提高。

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