【摘 要】
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本文以两种黏着语维吾尔语和蒙古语为研究对象,介绍了基于最大后验概率模型非监督式形态切分方法。该模型是以最小描述长度原理为基础,视形态丰富的语言为词素编码的文本序列
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学信息科学技术学院; 中央民族大学蒙古语系;
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本文以两种黏着语维吾尔语和蒙古语为研究对象,介绍了基于最大后验概率模型非监督式形态切分方法。该模型是以最小描述长度原理为基础,视形态丰富的语言为词素编码的文本序列。形态切分实质则是由蒙古语的文本序列找到一个词素集合,且要求该集合能够高效的对形态丰富文本语料进行编码。然而最大后验概率模型无法根据特定的语言进行调整,鉴于此本文提出在最大后验概率的基础上加入权值参数,并采用少量人工切分的语料进行参数调整的方法。实验显示,最大后验概率模型可以较好的对维吾尔语和蒙古语进行形态切分,加入权重参数后,模型能更好够适特定的语言,使切分准确率、召回率和F值均有了进一步的提高。
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