【摘 要】
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词法分析是自然语言处理领域的基础性研究课题之一，词法分析的精度直接影响自然语言处理后续工作的效果。基于统计的词法分析很大程度上依赖于语料库，加大训练语料，可以直接提高
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
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词法分析是自然语言处理领域的基础性研究课题之一，词法分析的精度直接影响自然语言处理后续工作的效果。基于统计的词法分析很大程度上依赖于语料库，加大训练语料，可以直接提高词法分析的精度。但是，手工标注大规模语料代价昂贵。基于统计的中文词法分析往往依赖大规模标注语料,语料的规模和质量直接影响词法分析系统的性能.高覆盖率、高质量的语料资源非常有限,而且适用于不同领域的语料往往具有不同的分词和词性标注标准,难以直接混合使用,从而导致既有资源未能充分利用,分词精度下降等问题.针对该问题,本论文提出了简单有效的异种语料的自动融合方法,并通过实验验证了提案方法的有效性、较强的实用性以及对多种语料融合的可扩展性.
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