基于组合方法的组块识别

• 作 者: 罗雪兵 黄德根 周惠巍 李丽双
• 机 构: 大连理工大学计算机科学与工程系 大连 116024
• 出 处: 第九届全国计算语言学学术会议
• 发表日期: 2007年期
• 关键词: 组合 统计学习方法 组块识别 识别效果 词性 特殊符号 识别方法 扩展 基本模型 汉语组块 并列关系 标点符号 召回率 隐马尔 精确率 语料 实验 分割

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。