【摘要】：提出了一種基于詞向量的兩層詞性標注方法,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層標注向量自動訓練得到.該方法將標注集分成兩類,分別作為不同層的標注集.首先,對容易標注的類別進行標注;然后,對難以標注的動詞或者名詞進行第2層標注,將其標注為具體的某類動詞或名詞.利用該方法對中國學生寫的英語文章進行詞性標注的準確率可從95.23%提高到95.63%,超過了現(xiàn)有基于詞向量詞性標注器對相同語料詞性標注的準確率.
[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】： 北京郵電大學智能科學與技術中心;
【分類號】：TP391.1

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