“v+n+n”结构的哈萨克语短语歧义分析与消解

在进行哈萨克语短语识别过程中,存在短语结构歧义的现象。本文通过研究大量的具有歧义的短语结构实例,分析了计算机处理过程中遇到的歧义问题。特别针对"v+n+n"这种最常见的歧义结构,基于哈萨克语语言自身特点,采用条件随机场(CRF)模型进行消歧。实验分析结果表明,该消歧策略可以有效消除歧义。

基于条件随机场的哈萨克语基本短语自动识别

为解决识别哈萨克语基本短语的问题,提出一种基于条件随机场模型的哈萨克语基本短语自动识别方法。利用基于贪心策略的特征模板自动选择算法,结合哈萨克语基本短语的特点,从众多上下文特征中选取出合适的特征;每次从备选特征模板中挑选出局部最优的特征模板项,加入到最终的特征模板中,进一步提高识别准确率。实验结果表明,该方法的识别准确率和召回率分别达到了89.01%和84.07%。

哈萨克语“v+n+n”格式的歧义消解

通过研究大量包含歧义的短语实例,分析计算机处理过程中遇到的短语结构边界判定的歧义问题。针对"v+n+n"这种常见的歧义格式,采用条件随机场模型进行消歧。结合哈萨克语的语言特点,提出基于哈萨克语词尾的类别及位置信息来构建特征模板的方法。以新疆日报(哈语版)2008年30天的数据统计为实验语料,加入消歧策略后名词短语和动词短语的识别准确率分别达到87.23%和97.46%;召回率分别达到80.12%和95.80%。实验结果表明,将提取出的特征引入到条件随机场模型后,系统的准确率、召回率和F值均有所提高。