基于增益的隐马尔科夫模型的文本组块分析

摘要：

本文提出一种基于增益的隐马尔科夫模型（Transductive HMM）的方法，用于文本组块（Text Chunking）分析的研究。该方法将一些上下文信息导入隐马尔科夫模型（HMM），构造增益的隐马尔科夫模型（Transductive HMM）。该模型不需要修改标准的隐马尔科夫模型的训练和标注过程，只需要对训练语料根据导入的上下文信息进行相应的转换。实验结果显示，该方法在文本组块分析方面是有效的。

关键词：文本组块、隐马尔科夫模型、增益的隐马尔科夫模型

所属期刊栏目：31

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60083006;国家重点基础研究发展计划973计划G19980305011;国家自然科学基金;微软亚洲研究院项目60203019

在线出版日期：2004-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：152-154,192