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基于语料库的名词短语识别方法被引量：2: 2007年; 名词短语识别是自然语言处理领域的非常重要的子任务。利用最大熵法(ME)、支持向量机法(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)3种有代表性的统计方法对汉语文本进行名词短语识别,并对实验结果进行比较分析。结果表明HMM法在封闭测试中优势明显,SVM法在小样本模式的开放测试中表现良好,而最大熵方法在两种测试中的识别结果均比较理想。分析表明,HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上;SVM方法适用于有限的汉语带标信息的分类问题;而最大熵方法特别适用于把不受限的文本特征加入统计模型中的情况。; 李荣郑家恒; 关键词：中文信息处理最大熵隐马尔可夫模型短语识别

汉语NP识别方法的实验比较研究: 2007年; 利用错误驱动法、支持向量机法和隐马尔可模型3种方法对汉语文本进行名词短语识别,对实验进行比较分析,结果表明SVM与HMM的识别效果总体上要好于错误驱动法,HMM法在封闭测试中优势明显.研究表明错误驱动法适用于解决从语料库中学习转换规则的传统问题;SVM方法适用于解决两类别的分类问题;而HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上.; 李荣郑家恒; 关键词：错误驱动支持向量机隐马尔可夫模型短语识别

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忻州师范学院科研基金(200623)