论文研究 领域自适应的合成词词性标注研究.pdf

在词性标注研究中，未登录的专业领域合成词给词性标注增加了很大的困难。提出了一种领域自适应的合成词词性标注方法，融合支持向量机（SVM）模型和基于转换学习（TBL）的方法来进行自动词性标注。对专业领域合成词的形态特征进行了详尽的分析，对有关的语法特点和语言现象进行了总结。有效利用这些合成词构词单元的语言学信息，把词类和词内结构信息引入SVM特征选择模板和TBL转换规则模板中，并采用核心属性渗透方法标注专业领域合成词的词性。实验结果表明，该方案能够有效地提高词性标注的准确率。