文本语块识别典型方法的比较与分析

摘要：

文本语块识别在自然语言处理领域具有重要作用.以WINNOW、支持向量机和感知器三种典型的语块识别方法为对象,从模型和特征两方面对每种方法进行了剖析,并比较和分析了三种方法与隐马尔科夫模型的优缺点,指出如果为了避免数据稀疏而只采用"词性"特征来识别多种语块,那些对于"词"敏感的短语准确率将会很低.因此针对不同的语块采用不同的特征和策略,不同短语的识别相互借鉴,把不同语块的识别集成在一起,将会起到很好的效果.

关键词：文本语块识别、支持向量机、感知器、WINNOW、隐马尔科夫模型

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60575041;哈尔滨市青年科学基金2005AFQ XJ020;2007年黑龙江省博士后基金520-415029

在线出版日期：2009-01-06（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：76-79