条件随机域模型及在语言分析系统中的应用

分析了判别式模型的标记偏置问题对序列化标记的影响,利用条件随机域模型的全序列概率归一思想解决标记偏置问题。在条件随机域模型和特征选择的基础上,将语言分析任务转化成序列化标记问题进行求解,建立了由分词、词性标注和组块分析组成的语言分析系统。实验表明,条件随机域模型有效地克服了标记偏置问题,在语言分析系统中取得的性能优于其他判别式模型。