Kana-Kanji konvertering är känd som en av de representativa tillämpningarna av Natural Language Processing (NLP) för det japanska språket. N-pos modellen, som presenterar sannolikheten för en Kanji kandidatsekvens av produkten av bigram Del-of-Speech (POS) sannolikheter och POS-till-ordna utsläppsannolikheter, har framgångsrikt tillämpats i ett antal välkända japanska Input Method Editor (IME) system. Eftersom N-pos-modellen är en approximation av n-grams ordbaserad språkmodell går viktig ord-till-ord-kollocation-information förlorad under denna kompression och leder till en droppe av konverteringsnoggrannheten. För att lösa detta problem föreslår vi sätt att förbättra den nuvarande N-pos-modellen. Ett sätt är att lägga till högfrekventa samlokaliseringar och det andra sättet är att delkategorisera de enorma POS-uppsättningarna för att göra dem mer representativa. Experiment på storskaliga data verifierade våra förslag.
REF använde samlokaliseringar och klustring av kmeaner för att förbättra n-pos-modellen för japanska IME.
Using Collocations and K-means Clustering to Improve the N-pos Model for Japanese IME
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}