基于多分类器加权投票法的越南语组合歧义消歧

摘要：

组合歧义消解是分词中的关键问题之一,直接影响到分词的准确率.为了解决越南语组合歧义对分词的影响问题,结合越南语组合型词的特点,提出了一种基于集成学习的越南语组合歧义消解方法.该方法首先通过人工选取越南语组合歧义词,构建出越南语组合歧义字段库,对越南语语料与越南语组合词词典进行匹配,抽取出越南语组合歧义字段;其次,采用三类分类器引入越南语词频特征和上下文信息,构建三类分类器消解模型,得到三类分类器消解结果;最后,计算出各分类器权值,通过阈值对越南语组合歧义进行最终分类.实验表明,所提方法的正确率达到了83.32％,与消歧结果最好的单个分类器相比准确率提高了5.81％.

关键词：组合词词典、组合歧义消解、越南语、集成学习、加权投票法

所属期刊栏目：45

分类号：TP303(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61262041,61562052,61472168;云南省自然科学基金重点项目2013FA030

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：167-172