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提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductive HMM)的方法，用于汉语组块(Chinese Chunk)识别的研究．该方法借助几个转换函数，导入各种上下文信息用于HMM的训练，避免对HMM训练和标注过程修改的同时，构造了更为准确的模型，并在此基础上，将其中两个较好的模型融合为一个更好的模型．实验结果显示，该方法在汉语组块识别方面是有效的，在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=82.38％．