14、孟加拉语词性标注技术与智能城市监控系统研究

孟加拉语词性标注技术与智能城市监控系统研究

一、孟加拉语词性标注技术

在自然语言处理领域，词性标注（POS tagging）是一项重要任务，尤其对于孟加拉语这样的语言。研究人员运用了多种机器学习和深度学习方法来进行孟加拉语的词性标注。

（一）性能评估指标

在评估词性标注器的性能时，有几个关键的指标：
- 准确率（Accuracy） ：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FN + FP + TN} \times 100\%$
- 灵敏度（Sensitivity） ：$Sensitivity = \frac{TP}{TP + FN} \times 100\%$
- 特异性（Specificity） ：$Specificity = \frac{TN}{FP + TN} \times 100\%$
- 精确率（Precision） ：$Precision = \frac{TP}{TP + FP} \times 100\%$
- 假阳性率（FPR） ：$FPR = \frac{FP}{FP + TN} \times 100\%$
- 假阴性率（FNR） ：$FNR = \frac{FN}{FN + TP} \times 100\%$

其中，TP 表示真阳性，TN 表示真阴性，FP 表示假阳性，FN 表示假阴性。

（二）词性标注方法 <