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提出一种算法，用来高效地完成训练语料的大量工作，并解决好训练语料的扩充问题，然后基于Viterbi算法提出一些改进之策，结合训练语料工作完成后的结果在二元模型基础上，采用不同规模的训练语料对同一规模的测试语料进行测试、比较与分析，并提出模型的改进方向。
基于隐Markov模型汉语词性自动标注的若干分析与改进
【摘 要】
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提出一种算法，用来高效地完成训练语料的大量工作，并解决好训练语料的扩充问题，然后基于Viterbi算法提出一些改进之策，结合训练语料工作完成后的结果在二元模型基础上，采用不同规
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院,长春广播电视大学理工系,吉林省通信公司长春分公司
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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吉林省科技厅平台建设基金资助项目（20030016号）
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