【摘 要】
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蒙古语形态分析中，我们之前的有向图模型取得了较高的性能。这种建模方式以图状结构刻画句中词干和词缀之间的概率关系，从而借助上下文信息为每个词确定最佳的切
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院智能信息处理重点实验室,北京100190中国科学院计算技术研究所,中国科学院智能信息处理重点实验室,北京100190内蒙古大学蒙古学学院,内蒙古呼和浩特010021
【出 处】
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第十三届中国少数民族语言文字信息处理学术研讨会
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蒙古语形态分析中，我们之前的有向图模型取得了较高的性能。这种建模方式以图状结构刻画句中词干和词缀之间的概率关系，从而借助上下文信息为每个词确定最佳的切分标注候选。为每个词尽可能地枚举出所有合法的切分标注候选，是有向图模型有效工作的前提。该文提出了一种基于判别式分类的词干词缀切分策略，与之前基于词干表和词缀表的枚举方案相比，该方法对于词中含有未登录词干的情形具有更好的泛化能力。以20万词规模的三级标注人工语料库为训练数据，采用判别式词干词缀切分的有向图形态分析器，对于含有未登录词干的情形，词级切分标注正确率提高了7个百分点。
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