[發明專利]詞性標注模型訓練裝置、詞性標注系統及其方法有效
| 申請號： | 200810085463.7 | 申請日： | 2008-03-19 |
| 公開（公告）號： | CN101539907A | 公開（公告）日： | 2009-09-23 |
| 發明（設計）人： | 胡長建;趙凱;邱立坤 | 申請（專利權）人： | 日電（中國）有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/27 | 分類號： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 中科專利商標代理有限責任公司 | 代理人： | 羅松梅 |
| 地址： | 100007北京市東城區東四十*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 詞性 標注 模型 訓練 裝置 系統 及其 方法 | ||
1.一種詞性標注模型訓練裝置，包括：
直接成分分析單元，用于對詞進行直接成分分析，以獲得直接成分、 其屬性以及位置關系，其中直接成分分析單元將m個字構成的詞切分為 與所述詞有關的下一級詞和/或語素，以獲得直接成分，其中m≥2；
轉換單元，用于將直接成分分析的結果轉換為訓練數據；
機器學習單元，用于對轉換的訓練數據進行機器學習，從而生成詞 性標注模型。
2.如權利要求1所述的詞性標注模型訓練裝置，其中還包括詞典語 義擴展單元，用于對詞典進行語義擴展，生成擴充詞表，其中詞典和擴 充詞表中的詞用于直接成分分析。
3.如權利要求1所述的詞性標注模型訓練裝置，其中轉換單元通過 使用特征模板執行所述轉換。
4.一種詞性標注模型訓練方法，包括：
直接成分分析步驟，對詞進行直接成分分析，以獲得直接成分、其 屬性以及位置關系，其中直接成分分析步驟包括將m個字構成的詞切分 為與所述詞有關的下一級詞和/或語素，以獲得直接成分，其中m≥2；
轉換步驟，將直接成分分析的結果轉換為訓練數據；
機器學習步驟，對轉換的訓練數據進行機器學習，從而生成詞性標 注模型。
5.如權利要求4所述的詞性標注模型訓練方法，其中還包括詞典語 義擴展步驟，對詞典進行語義擴展，生成擴充詞表，其中詞典和擴充詞 表中的詞用于直接成分分析。
6.如權利要求4所述的詞性標注模型訓練方法，其中轉換步驟包括 通過使用特征模板執行所述轉換的步驟。
7.一種詞性標注系統，包括：
詞性標注模型訓練裝置，用于對詞執行直接成分分析以訓練生成詞 性標注模型，其中詞性標注模型訓練裝置包括直接成分分析單元，用于 對詞進行直接成分分析，以獲得直接成分、其屬性以及位置關系，其中 直接成分分析單元用于將m個字構成的詞切分為與所述詞有關的下一級 詞和/或語素，以獲得直接成分，其中m≥2；
基于模型的詞性標注裝置，用于利用詞性標注模型對未登錄詞進行 詞性標注。
8.如權利要求7所述的詞性標注系統，其中詞性標注模型訓練裝置 還包括：
轉換單元，用于將直接成分分析的結果轉換為訓練數據；
機器學習單元，用于對轉換的訓練數據進行機器學習，從而生成詞 性標注模型。
9.如權利要求7所述的詞性標注系統，其中詞性標注模型訓練裝置 還包括詞典語義擴展單元，用于對詞典進行語義擴展，生成擴充詞表， 其中詞典和擴充詞表中的詞用于直接成分分析。
10.如權利要求8所述的詞性標注系統，其中轉換單元通過使用特征 模板執行所述轉換。
11.一種詞性標注方法，包括：
詞性標注模型訓練步驟，對詞執行直接成分分析以訓練生成詞性標 注模型，其中詞性標注模型訓練步驟包括直接成分分析步驟，對詞進行 直接成分分析，以獲得直接成分、其屬性以及位置關系，其中直接成分 分析步驟包括將m個字構成的詞切分為與所述詞有關的下一級詞和/或 語素，以獲得直接成分，其中m≥2；
基于模型的詞性標注步驟，利用詞性標注模型對未登錄詞進行詞性 標注。
12.如權利要求11所述的詞性標注方法，其中詞性標注模型訓練步 驟還包括：
轉換步驟，將直接成分分析的結果轉換為訓練數據；
機器學習步驟，對轉換的訓練數據進行機器學習，從而生成詞性標 注模型。
13.如權利要求11所述的詞性標注方法，其中詞性標注模型訓練步 驟還包括詞典語義擴展步驟，對詞典進行語義擴展，生成擴充詞表，其 中詞典和擴充詞表中的詞用于直接成分分析。
14.如權利要求12所述的詞性標注方法，其中轉換步驟包括通過使 用特征模板執行所述轉換的步驟。
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