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识别句子中的最长名词短语是一个对机器翻译等任务具有重要实际价值的难题.为了克服传统方法在处理词之间的长程关联的不足和标注偏置等问题,本文采用条件随机域建立统计模型,有针对性的研究了复杂最长名词短语的识别,并给出了一种带置信度估计的解码算法,提高了本文工作的实用性.
基于条件随机域的复杂最长名词短语识别
【摘 要】
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识别句子中的最长名词短语是一个对机器翻译等任务具有重要实际价值的难题.为了克服传统方法在处理词之间的长程关联的不足和标注偏置等问题,本文采用条件随机域建立统计模型,有针对性的研究了复杂最长名词短语的识别,并给出了一种带置信度估计的解码算法,提高了本文工作的实用性.
【机 构】
：
中国科学技术大学计算机科学与技术系,中国科学院计算机语言信息工程研究中心,南京理工大学计算机系
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2006年06期
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（60272088）资助,国家“八六三”基金项目（2002AA11401）资助.
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