Báo cáo khoa học: "Use of Mutual Information Based Character Clusters in Dictionary-less Morphological Analysis of Japanese"

For languages whose character set is very large and whose orthography does not require spacing between words, such as Japanese, tokenizing and part-of-speech tagging are often the difficult parts of any morphological analysis. For practical systems to tackle this problem, uncontrolled heuristics are primarily used. The use of information on character sorts, however, mitigates this difficulty. This paper presents our method of incorporating character clustering based on mutual information into DecisionTree Dictionary-less morphological analysis. By using natural classes, we have confirmed that our morphological analyzer has been significantly improved in both tokenizing and tagging Japanese text. .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
11    80    1    19-06-2024
11    111    2    19-06-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.