【摘要】：提出了一種基于詞向量的兩層詞性標(biāo)注方法,使用少量人工提取的特征,大部分特征可使用詞向量和第1層標(biāo)注向量自動(dòng)訓(xùn)練得到.該方法將標(biāo)注集分成兩類,分別作為不同層的標(biāo)注集.首先,對(duì)容易標(biāo)注的類別進(jìn)行標(biāo)注;然后,對(duì)難以標(biāo)注的動(dòng)詞或者名詞進(jìn)行第2層標(biāo)注,將其標(biāo)注為具體的某類動(dòng)詞或名詞.利用該方法對(duì)中國(guó)學(xué)生寫(xiě)的英語(yǔ)文章進(jìn)行詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確率可從95.23%提高到95.63%,超過(guò)了現(xiàn)有基于詞向量詞性標(biāo)注器對(duì)相同語(yǔ)料詞性標(biāo)注的準(zhǔn)確率.
[Abstract]:A two-layer part-of-speech tagging method based on word vector is proposed in this paper. A small number of manually extracted features are used. Most of the features can be obtained by automatic training of word vectors and layer 1 tagging vectors. In this method, the dimension set is divided into two categories, which are used as the dimension set of different layers. First, the categories which are easy to be labeled are labeled, and then the verbs or nouns which are difficult to be labeled are labeled at the second level, and they are labeled as specific verbs or nouns. The accuracy of part-of-speech tagging of English articles written by Chinese students can be improved from 95.23% to 95.63%, which exceeds the accuracy of the existing part-of-speech tagging of the same corpus based on word vector tagging.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)中心;
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2474668