基于层叠隐马模型的汉语词法分析

提出了一种基于层叠隐马模型的汉语词法分析方法,旨在将汉语分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别集 成到一个完整的理论框架中1在分词方面,采取的是基于类的隐马模型,在这层隐马模型中,未登录词和词典中收录的普 通词一样处理1未登录词识别引入了角色HMM:Viterbi算法标注出全局最优的角色序列,然后在角色序列的基础上,识 别出未登录词,并计算出真实的可信度1在切分排歧方面,提出了一种基于N2最短路径的策略,即:在早期阶段召回N 个最佳结果作为候选集,目的是覆盖尽可能多的歧义字段,最终的结果会在未

提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型的方法,旨在将人名识别、地名识别以及机构名识别等