POS RNN malayalam 使用循环神经网络对马拉雅拉姆语进行POS标记

POS-RNN-马拉雅拉姆语使用循环神经网络对马拉雅拉姆语进行POS标记在测试语料库上使用RNN能够达到74%的准确率（740/1005正确预测）。 RNN的输入特征是单词，并且只有前面的POS标签，因为测试语料库可以有前面的pos可用但没有后续的标签。输出为POS标签。两种方法用于未见过的单词-基于单词相似性的函数，以相似字母结尾的单词。也尝试了所有单词的最后两个字母作为输入特征，但事实证明不太准确。必要时可在源代码中获得相关注释。 op.txt中的输出格式为===>字：预测位置：实际位置：未见过的字？项目可以直接在eclipse中导入。代码是用Java编写的(7) srccomposutilPosTagger.java包含在语料库（主类）上运行测试的可执行代码。通过将PosTagger参数更改为“el