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通过提出一种新的训练语料算法，结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索，完成训练语料的扩充，并给出了对Viterbi算法的改进算法．对比实验在二元模型上采用不同规模的训练语料对同一规模的测试分析语料进行了分析．结果表明，该算法是可行的．
基于隐Markov模型汉语词性自动标注的新算法
【摘 要】
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通过提出一种新的训练语料算法，结合训练语料在二元模型上采用正向与逆向双向扫描方法进行搜索，完成训练语料的扩充，并给出了对Viterbi算法的改进算法．对比实验在二元模型上采用
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林省电力有限公司电力科学研究院
【出 处】
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东北师大学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61106068）,吉林省科技支撑重点项目（20100214）,吉林省中青年科技领军人才及优秀创新团队计划项目（20121818）,吉林省自然科学基金资助项目（20101521,201115188,201215182）,吉林省科技发展计划项目（20100155,20100149,201101113,201101114,201i01115,201201095,2012011
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