基于隐马尔科夫模型的古汉语词性标注

摘要：

古汉语在语法和形态上与现代汉语有着本质的区别.从统计的角度出发,首先为古汉语设计一个标记集,将隐马尔可夫模型(HMM)与维特比算法相结合,以此对古汉语进行词性标注.通过对传统方法的改进,最终bigram模型和trigram模型的标注准确率分别提高到94.9％和96.5％,同时未登录词的标注精度也有显著提高.该方法应用于古汉语词性标注中,能根据古汉语的特点有效提高标注精度,并且在古汉语机器翻译等领域有广泛应用.

关键词：词性标注、古汉语、隐马尔科夫模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-07（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：130-133