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【摘要】：词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有着很大的难度。文章通过将生词的词性标注问题转化为求解词汇发射概率,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的词性标注新方法,较好地解决了词性标注中生词处理这一难题。
然后下面是一些参考的论文，主要是英文的，我现在在做的是将语料换成中文，训练中文的语言模型,训练后好了在来更新这个回答。1，NeuralArchitecturesforNamedEntityRecognition，github上有基于这篇论文的多种实现：
5.标注集TagsetCoreNLP使用的是宾州树库的标注集（PennTreebankTagset）,无论中英。目前在中文网络上，中文标注集总结的比较全，但英文标注集基本上没有完全正确的，尤其是句法相关的标注。下面是一个包含了中英文词性和句法标注的会总。
Hanlp的做法是先用词法分析器对序列做词性标注，再把其中的某几个词合并成目标词。米格/nr-/w17/mPF/nx可以变成[米格/nr-/w17/mPF/nx]对于第二种远程监督的思路，我们主要讲一下AutoNER。论文：LearningNamedEntityTaggerusingDomain
什么是词性标注？词性（partofspeech）是句子中各个词汇的语法分类。比如名词（apple,desk,student），动词（swim,eat），形容词（soft,warm）都是大家比较耳熟能详的词性。大家感兴趣的话可以去看一下宾夕法尼亚大学Treebank提供的一个比较完成的英语...
用腻了CRF，试试LAN吧？.西湖大学在EMNLP2019上提出了一种序列标注模型，在比BiLSTM-CRF训练速度更快的情况下，取得了更高的精度。.1.序言.统计自然语言处理中，条件随机场（ConditionalRandomField）在词性标注，命名实体识别，中文分词等序列标注任务...
实验结果表明，条件随机场对于解决英文词性标注问题有着更大的优势；将共性的特征与相对具体的后缀特征结合使用所达到的词性标注准确率最高。.Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyrateofpartofspeechtaggingresultsbyusingappropriatemodelorstructure,theresearchesand...
LSTM网络的模型.但是,该文献仅针对英文的词性标注、组块分析和实体识别,对中文词性标注及相关语料的实验未进行讨论.注意力机制近来被引入到自然语言处理领域,并且在机器翻译[1]、句法分析[2]和自动文摘[13]等任务中取得了很好
英语中等级性形容词性反义词的标记性研究：原型模型论的视角,等级性,反义词,原型模型论,量级。本文是在原型模型论的理论框架内对等级性形容词性反义词进行的研究。原型模型论源于张今创立的东方辩证法这一哲学体系,与其他...
【摘要】：词性兼类是自然语言理解必须解决的一类非常重要的歧义现象,尤其是对生词的词性歧义处理有着很大的难度。文章通过将生词的词性标注问题转化为求解词汇发射概率,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的词性标注新方法,较好地解决了词性标注中生词处理这一难题。
然后下面是一些参考的论文，主要是英文的，我现在在做的是将语料换成中文，训练中文的语言模型,训练后好了在来更新这个回答。1，NeuralArchitecturesforNamedEntityRecognition，github上有基于这篇论文的多种实现：
5.标注集TagsetCoreNLP使用的是宾州树库的标注集（PennTreebankTagset）,无论中英。目前在中文网络上，中文标注集总结的比较全，但英文标注集基本上没有完全正确的，尤其是句法相关的标注。下面是一个包含了中英文词性和句法标注的会总。
Hanlp的做法是先用词法分析器对序列做词性标注，再把其中的某几个词合并成目标词。米格/nr-/w17/mPF/nx可以变成[米格/nr-/w17/mPF/nx]对于第二种远程监督的思路，我们主要讲一下AutoNER。论文：LearningNamedEntityTaggerusingDomain
什么是词性标注？词性（partofspeech）是句子中各个词汇的语法分类。比如名词（apple,desk,student），动词（swim,eat），形容词（soft,warm）都是大家比较耳熟能详的词性。大家感兴趣的话可以去看一下宾夕法尼亚大学Treebank提供的一个比较完成的英语...
用腻了CRF，试试LAN吧？.西湖大学在EMNLP2019上提出了一种序列标注模型，在比BiLSTM-CRF训练速度更快的情况下，取得了更高的精度。.1.序言.统计自然语言处理中，条件随机场（ConditionalRandomField）在词性标注，命名实体识别，中文分词等序列标注任务...
实验结果表明，条件随机场对于解决英文词性标注问题有着更大的优势；将共性的特征与相对具体的后缀特征结合使用所达到的词性标注准确率最高。.Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyrateofpartofspeechtaggingresultsbyusingappropriatemodelorstructure,theresearchesand...
LSTM网络的模型.但是,该文献仅针对英文的词性标注、组块分析和实体识别,对中文词性标注及相关语料的实验未进行讨论.注意力机制近来被引入到自然语言处理领域,并且在机器翻译[1]、句法分析[2]和自动文摘[13]等任务中取得了很好
英语中等级性形容词性反义词的标记性研究：原型模型论的视角,等级性,反义词,原型模型论,量级。本文是在原型模型论的理论框架内对等级性形容词性反义词进行的研究。原型模型论源于张今创立的东方辩证法这一哲学体系,与其他...
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