I denna uppsats beskriver vi en empirisk studie av kinesisk styckning på en corpus, som utvinns ur UPENN kinesiska Treebank-4 (CTB4). För det första jämför vi prestandan hos de toppmoderna modellerna för maskininlärning. Sedan föreslår vi två tillvägagångssätt för att förbättra resultaten av kinesisk styckning. 1) Vi föreslår en strategi för att lösa de särskilda problemen med kinesisk styckning. Detta tillvägagångssätt utökar bit taggar för varje problem genom en tagg-extension funktion. 2) Vi föreslår två nya omröstningsmetoder baserade på karakteristika av styckning uppgift. Jämfört med traditionella omröstningsmetoder tar de föreslagna omröstningsmetoderna hänsyn till långväga uppgifter. De experimentella resultaten visar att SVMs-modellen överträffar de andra modellerna och att våra föreslagna metoder kan förbättra prestandan avsevärt.
REF genomförde en empirisk studie av kinesisk styckning på en corpus, som utvanns från UPENN Chinese Treebank-4 (CTB4).
An Empirical Study Of Chinese Chunking
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}