【摘 要】
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名词短语识别是自然语言处理领域的非常重要的子任务。利用最大熵法(ME)、支持向量机法(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)3种有代表性的统计方法对汉语文本进行名词短语识别,并对实
【机 构】
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忻州师范学院计算机系,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60473139);忻州师范学院科研基金(200623)
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名词短语识别是自然语言处理领域的非常重要的子任务。利用最大熵法(ME)、支持向量机法(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)3种有代表性的统计方法对汉语文本进行名词短语识别,并对实验结果进行比较分析。结果表明HMM法在封闭测试中优势明显,SVM法在小样本模式的开放测试中表现良好,而最大熵方法在两种测试中的识别结果均比较理想。分析表明,HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上;SVM方法适用于有限的汉语带标信息的分类问题;而最大熵方法特别适用于把不受限的文本特征加入统计模型中的情况。
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