大纲:1.任务描述2.一些理论3.隐马尔科夫模型4. HMM应用之——隐序列解码(词性标注)5.附录6.完整代码 1.任务描述标注英文句子中每个单词的词性
文章浏览阅读2.8k次。一、前言1、中文词性标注 2、最大熵模型二、数据源本文使用数据源未1988年的人民日报标注语料,手工进行处理,去除一些不符合标注规范(word/pos)的
wen zhang liu lan yue du 2 . 8 k ci 。 yi 、 qian yan 1 、 zhong wen ci xing biao zhu 2 、 zui da shang mo xing er 、 shu ju yuan ben wen shi yong shu ju yuan wei 1 9 8 8 nian de ren min ri bao biao zhu yu liao , shou gong jin xing chu li , qu chu yi xie bu fu he biao zhu gui fan ( w o r d / p o s ) de . . .
词性标注是一个监督学习。先读入训练预料,利用平均感知机算法训练得到tagging模型,并存储在硬盘上。当需要进行词性预测时,首先从硬盘上加载tagging模型,再读入测试语料
一阶马尔科夫假设_维特比算法词性标注 HMM 实现中文词性标注以及维特比算法原理 发射概率矩阵 POS中是指在所有被标注为词性P的词中,词W的概率。emission [i][w]也就
中文词性标注的考虑词汇之间状态转移的实现的原理和中文分词几乎类似,都是抽两个词之间的转换规律。但是可以用处理HMM的动态规划算法viterbi算法实现外,还可以直接使
# 数据集已对每个词进行了标注#生成词库,词标签,词性标签word2id, id2word = {},{}tag2id, id2tag = {}, {}for line in open('traindata.txt'): item = line.split('/') word, tag = item[0], item[
本文是序列标注系列的第3篇。理解什么是隐马尔可夫模型后,本文实现一个小小的词性标注模型。不过跟上一部分不同的是,本文的例子使用的是一阶隐马尔可夫模型,也就是说
发射概率矩阵 POS中是指在所有被标注为词性P的词中,词W的概率。emission [i][w]也就是词性i的情况下是w的概率,P(w | i) emission [w] =所有句
文章浏览阅读2.9k次,点赞3次,收藏13次。所谓的词性标注在NLP领域是一个应用非常广泛的技术,总的来说,词性标注所解决的问题就是说,给定一句话 sss,我们将sss进行分词操
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