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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Shallow Parsing of Chinese Based on HMM Model

verfasst von : Zheng Weifa, Xie Wenliang

Erschienen in: Intelligence Computation and Evolutionary Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Complete parsing is difficult to meet the need of precision and recall rate in Chinese. To address this problem, a new model for shallow parsing of Chinese is presented in this paper. We adopt Church theory and carry on Chinese phrases recognition based on HMM; improve the precision rate of sentences separation by improving the observance probabilities of HMM model and making use of the context information of the Chinese sentences. At the same time, by studying the rules of Chinese sentence, we extract some rules useful for ambiguity elimination. The experimental result indicates that the model based on HMM has high precision and recall rate.

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Metadaten
Titel
Shallow Parsing of Chinese Based on HMM Model
verfasst von
Zheng Weifa
Xie Wenliang
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-31656-2_12

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