标注适应：以中文分词和依存分析为例

最新推荐文章于 2022-12-08 17:57:15 发布
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本报告介绍了一种在不增加系统复杂性的情况下，通过标注适应算法显著提升中文分词和依存分析任务性能的方法。针对人工标注语料的质量和规模限制，该算法能够有效利用多种标注标准的语料库，实现不同语言学观点的融合，减少语言学知识的浪费。

能受限于人工标注语料的质量和规模。人工语料构造代价高昂，然而对于许多语言处理任务，却同时存在多个不同标注标准的语料库。多种标注标准的语料代表着不同语言学观点的比较和碰撞，同时也意味着语言学知识的浪费。本报告阐述了标注适应问题以及解决方案的本质原理，并提出了一系列渐进增强的标注适应算法。在中文分词和依存分析两大任务上，标注适应方法都能在不增加系统复杂性的条件下带来显著的性能提升。

 

原文地址：http://www.infoq.com/cn/presentations/marked-adapt

[Python知识图谱] 二.哈工大pyltp词性标注、命名实体识别、依存句法分析和语义角色标注
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山阴少年
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  依存句法分析的效果虽然没有像分词、NER的效果来的好，但也有其使用价值，在日常的工作中，我们免不了要和其打交道。笔者这几天一直在想如何分析依存句法分析的结果，一个重要的方面便是其可视化和它的图分析。   我们使用的NLP工具为jieba和LTP，其中jieba用于分词，LTP用于词性标注和句法分析，需要事件下载pos.model和parser.model文件。   本文使用的示例句子为： 2...
python学习（12）————jieba分析数据
Abraham畅游码农世界
08-26 1413
jieba安装jieba是一个python开发的中文分词工具 安装方法： 全自动安装：进入python安装路径，进入Scripts文件夹，使用easy_install或者pip安装 半自动安装：先下载http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行python setup.py install 手动安装：将jieba目录放置于当前目录或者site-packages
HanLP:中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 语义依存分析 新词发现 关键词短语提取 自动摘要 文本分类聚类 拼音简繁转换 自然语言处理
05-10
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gohanlp:中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现
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02-03
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