Syftet med detta dokument är att utveckla en effektiv analysator för det kinesiska språket, utforska olika mellanformer, uppnå en målhastighet i regionen 1000 wps för fullständig tolkning, 2000 wps för partiell tolkning och 10 000 wps för ordsegmentering och del-av-tal taggning, med toppmoderna föreställningar. Detta papper introducerar en effektiv analysator för det kinesiska språket, som effektivt och effektivt integrerar ordsegmentering, del-av-tal taggning, partiell tolkning och fullständig tolkning. Den kinesiska effektiva analysatorn är baserad på en dold Markov-modell (HMM) och en HMM-baserad tagger. Det vill säga, alla komponenter är baserade på samma HMM-baserade märkningsmotor. En fördel med att använda samma enmotor är att den till stor del minskar kodstorleken och gör underhållet enkelt. En annan fördel är att det är lätt att optimera koden och därmed förbättra hastigheten samtidigt som hastigheten spelar en avgörande roll i många tillämpningar. Slutligen kan alla komponenters prestanda dra nytta av optimeringen av befintliga algoritmer och/eller antagandet av bättre algoritmer till en enda motor. Experiment visar att alla komponenter kan uppnå toppmoderna föreställningar med hög effektivitet för det kinesiska språket. Layouten för detta papper är som följer. Avsnitt 2 beskriver den kinesiska effektiva analysatorn. I avsnitt 3 presenteras den HMM och den HMM-baserade taggern. I avsnitten 4 och 5 beskrivs tillämpningen av den HMM-baserade talken vid integrerad ordsegmentering och del-av-tal-märkning, partiell tolkning respektive fullständig tolkning. Avsnitt 6 ger de experimentella resultaten. Slutligen dras vissa slutsatser med eventuella förlängningar av det framtida arbetet i avsnitt 7.
REF undersökte ett tillvägagångssätt för att bygga en kinesisk analysator som integrerade ordsegmentering, POS taggning och tolkning, baserat på en dold Markov modell.
A Chinese Efficient Analyser Integrating Word Segmentation, Part-Of-Speech Tagging, Partial Parsing And Full Parsing
{'venue': 'SIGHAN Workshop On Chinese Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}