發(fā)布時(shí)間：2018-07-15 08:01

【摘要】：自然語(yǔ)言處理作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,隨著計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)取得較大進(jìn)展.但是古漢語(yǔ)信息處理研究卻相對(duì)滯后.本研究選擇編年體體裁的《明史》作為研究語(yǔ)料,通過(guò)交叉檢驗(yàn)方法比較了基于條件隨機(jī)場(chǎng)的三種圖模型(無(wú)邊圖模型、完全圖模型以及嵌套圖模型)在古漢語(yǔ)詞性標(biāo)注中的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)完全圖模型和嵌套圖模型在《明史》的詞性標(biāo)注中的效果優(yōu)于無(wú)邊圖模型,分詞(Word Segmentation)在一定程度上可以提高古漢語(yǔ)詞性標(biāo)注的效率.另外,還發(fā)現(xiàn)基于條件隨機(jī)場(chǎng)的圖模型在分詞前后對(duì)測(cè)試集中未登錄詞的詞性標(biāo)注效果均比較低.
[Abstract]:As an important branch of artificial intelligence, natural language processing has made great progress with the development of computer information processing technology. However, the study of ancient Chinese information processing lags behind. In this study, the chronological genre "Ming History" was selected as the research corpus, and three graph models based on conditional random field (boundless graph model) were compared by cross-checking method. The application of complete graph model and nested graph model in the tagging of part of speech in ancient Chinese shows that the complete graph model and nested graph model are more effective than the boundless graph model in the tagging of part of speech in the History of Ming Dynasty. Word Segmentation can improve the efficiency of part of speech tagging in ancient Chinese to some extent. In addition, it is found that the graph model based on conditional random field is less effective in tagging unrecorded words in test set before and after word segmentation.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：K248

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本文編號(hào)：2123402