换一批
换一批基于二阶HMM的中医诊断古文词性标注
Part-of-speech Tagging of Traditional Chinese Medicine Diagnosis Ancient Prose Based on Second-order HMM
摘要针对传统隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注存在捕获上下文信息有限的问题,提出一种改进的二阶隐马尔可夫模型.该模型考虑上下文联系,精确标注中医诊断文本.对训练过程中出现数组下溢的问题,采用生词处理及增加比例因子的方法对其加以修正.实验结果表明,改进后的二阶HMM比传统HMM模型具有更高的词性标注正确率.
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关键词
中医诊断古文词性标注上下文联系比例因子二阶隐马尔可夫模型生词处理Traditional Chinese Medicine(TCM) diagnosis ancient prosepart-of-speech taggingcontext relationsscale factorsecond-order Hidden Markov Model(HMM)new word processing
分类号
TP18
栏目名称
人工智能及识别技术
DOI
10.3969/j.issn.1000-3428.2017.07.035
发布时间
2017-08-10
基金项目
国家自然科学基金
江西省高校科技落地计划项目
江西省研究生创新基金
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