Vi presenterar en statistisk modell av japanska okända ord som består av en uppsättning av längd och stavning modeller som klassificeras av de teckentyper som utgör ett ord. Poängen är ganska enkel: olika teckenuppsättningar bör behandlas annorlunda och förändringarna mellan teckentyper är mycket viktiga eftersom japanskt skript har både ideogram som kinesiska (kanji) och fonogram som engelska (katakana). Både word segmentation noggrannhet och en del av tal taggning noggrannhet förbättras av den föreslagna modellen. Modellen kan uppnå 96,6% taggning noggrannhet om okända ord är korrekt segmenterade.
REF föreslog en japansk okänd ordmodell som tar hänsyn till PoS (del av tal), ordlängdsmodell och ortografi.
A Part Of Speech Estimation Method For Japanese Unknown Words Using A Statistical Model Of Morphology And Context
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}