0

私は、差別的に訓練された品詞タガーを実装する必要があり、最尤法、パーセプトロン、および大マージン(SVM)を含むいくつかの手法を検討してきました。最後に、いくつかの研究論文で引用されたいくつかの実験結果を読んだ後、私はそれにSVMを使用することになりました。私はしばらくの間それを研究してきました、そして理論的にはいくつかのことが少し混乱しているようです。誰かが私に、実際の実装に関連するいくつかの読み物、またはビタビアルゴリズムを使用してそれを実装する方法についてのより明確な説明を教えてもらえますか?

PS:私は解決策を求めていませんが、いくつかのガイダンスが必要です。

4

1 に答える 1

1

いくつかの古典的な論文を読むことをお勧めします。

  • 有名なトライグラム ベースのアプローチTnT
  • Ratnaparkhiと彼の論文による有名な最大エントロピー アプローチ:

そして、 Python NLTK で Maxent を使用する段階的な構成ペーパー:

Apache OpenNLPPython NLTK、または私自身の実装PurePosなどのオープン ソース ソフトウェアを学習することもできます。

SVM を使用するには、ここここを参照してください。

于 2012-11-19T12:52:49.347 に答える