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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Marathi Parts-of-Speech Tagger Using Supervised Learning

verfasst von : Jyoti Singh, Nisheeth Joshi, Iti Mathur

Erschienen in: Intelligent Computing, Networking, and Informatics

Verlag: Springer India

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Abstract

In this paper, we present a parts-of-speech tagger for inflectional and derivational morphologically rich language Marathi. Marathi is spoken by the native people of Maharashtra. The general approach used for the development of tagger is statistical-based hidden Markov model (HMM). We establish a methodology of parts-of-speech (POS) tagging for Marathi using HMM. The main concept of HMM is to calculate probabilities to determine which is the best sequence of tags that correspond to observation sequence of words. In this paper, we show the development of the tagger. Moreover, we have also shown the evaluation done.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Marathi Parts-of-Speech Tagger Using Supervised Learning
verfasst von
Jyoti Singh
Nisheeth Joshi
Iti Mathur
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer India
Buch
Intelligent Computing, Networking, and Informatics

Print ISBN: 978-81-322-1664-3

Electronic ISBN: 978-81-322-1665-0

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-81-322-1665-0_24