最大熵算法在汉语拼音标注中的研究与实现

格式：pdf
大小：346.78 KB
文档页数：4

下载文档原格式

基于最大熵的汉语篇章结构自动分析方法

国家自然科学基金(61003160)、863计划(2011AA01A207)和中国科学院西部行动计划项目(KGZD-EW-501)资助收稿日期: 2013-06-15; 修回日期: 2013-09-25; 网络出版时间:北京大学学报(自然科学版)Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensisdoi: 10.13209/j.0479-8023.2014.021基于最大熵的汉语篇章结构自动分析方法涂眉† 周玉宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室, 北京100190; † 通信作者, E-mail: mtu@摘要在标有复句逻辑语义关系的清华汉语树库上, 研究汉语篇章语义片段自动切分以及篇章关系的自动标图1 汉语中逻辑关系的例子Fig.1 An example of Chinese rhetorical relationship2013-11-08 09:26网络出版地址：/kcms/detail/11.2442.N.20131108.0926.001.html北京大学学报(自然科学版)2的片段之间形成转折关系, 然后它们连接起来再与跨度3形成连贯关系。

最近20年, 随着互联网和计算机技术的高速发展, 依赖于篇章分析和理解的应用不断涌现, 如基于篇章的自动文摘、自动问答以及自动翻译等, 日益凸显出研究篇章分析的重要性和急迫性。

以汉英机器翻译为例, 输入图1中的汉语文本, 由Google在线翻译系统得到的翻译结果为: 1) Although thepopulation ofFijiare very differentbet- ween the two countries; 2) but have much in common;3) with good conditions forthe development of frien- dlycooperationand infrastructure。

平滑的最大熵模型在汉语词性自动标注中的应用

１最大熵模型
最大熵的主要思想是，只掌握关于未知分在布的部分知识时，该选取符合这些知识且熵值应
（）尔科夫的关于独立性假设（定第＋３马假
１个符号出现这个事件的概率只跟其前的个符
收稿日期：０６０ —８２０ —７１基金项目：吉林省科技厅平台建设基金资助项目（吉科合字２００１０３０６号）作者简介：￣Ｉ（９５）男，１７－，汉族，山东荷泽人，长春工业大学硕士研究生，要从事人工智能方向研究．＊联系人：主赵伟（９７）男，１６－，汉族，吉林长春人，春工业大学副教授，学硕士，长工主要从事人工智能、Ａｇｎ多ｅｔ系统、软件自动化与程序分析研究，Ｅｍａｌｐｉｃ１０＠１３ｔｍ．－ｉｒｎｅ２５６．ｏ：
另一个优点是，以有效地利用自然语言中存在可
的一些非连续特征。由于最大熵的这些优点，使
其成）元模型处理的文本，个单词只能２由某
跟前几个词有关；
ＺＨＡＯ — ｉｇ，ＺＨＡＯｅＦａｘｎＷｉ
（ｃｏｆＣＳｈｏｌｏｏｍｐｔｒＡｐｉａｉｎＴｅｈｏｏｙ，ＣｈｎｃｕｉｅｓｔｆＴｅｈｎｌｇｕｅｐｌｔｏｃｎｌｇｃａｇｈｎＵｎｖｒｉｙｏｃｏｏｙ，Ｃｈａｃｕ３０２，Ｃｈｉａｎｇｈｎ１０１ｎ）

基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究

基于深度学习方法的中文分词和词性标注研究中文分词和词性标注是自然语言处理中的重要任务，其目的是将输入的连续文字序列切分成若干个有意义的词语，并为每个词语赋予其对应的语法属性。

本文将基于深度学习方法对中文分词和词性标注进行研究。

一、深度学习方法介绍深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在自然语言处理领域中应用广泛。

经典的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆网络（LongShort-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等。

在对中文分词和词性标注任务的研究中，CNN、RNN以及LSTM均被采用。

CNN主要用于序列标注任务中的特征提取，RNN及LSTM则用于序列建模任务中。

GRU是LSTM的一种简化版本，在应对大规模文本序列的过程中更为高效。

二、中文分词中文分词是将一段连续的汉字序列切分成有意义的词语。

传统的中文分词方法主要包括基于词典匹配的分词和基于统计模型的分词。

基于词典匹配的分词方法基于预先构建的词典，将待切分文本与词典进行匹配。

该方法精度较高，但需要较为完整的词典。

基于统计模型的分词方法则通过学习汉字之间的概率关系来进行分词。

该方法不依赖于完整的词典，但存在歧义问题。

深度学习方法在中文分词任务中也有较好的表现，通常采用基于序列标注的方法。

具体步骤如下：1. 以汉字为单位对输入文本进行编码；2. 使用深度学习模型进行序列标注，即对每个汉字进行标注，标记为B（词的开头）、M（词的中间）或E（词的结尾），以及S（单字成词）；3. 将标注后的序列按照词语切分。

其中，深度学习模型可以采用CNN、RNN、LSTM或GRU等模型。

三、中文词性标注中文词性标注是为每个词语赋予其对应的语法属性，通常使用含有标注数据的语料库进行训练。

基于最大熵模型的中文词与句情感分析研究pdf

基于最大熵模型的中文词与句情感分析研究*董喜双，关毅，李本阳，陈志杰，李生哈尔滨工业大学，哈尔滨，150001dongxishuang@, guanyi@, libenyang012566@, ruoyu_928@,lisheng@摘要：本文将研究焦点对准喜、怒、哀、惧四类情感分析问题，重点解决中文词、句的情感分析问题。

将词的情感分析处理为候选词情感分类问题。

首先通过词性过滤获得候选词，进而根据特征模板获取候选词情感特征，然后应用最大熵模型判断候选词情感类别，最后应用中性词典、倾向性词典、复句词表、否定词表过滤候选情感词分类错误得到情感词集合。

句的情感分析首先根据情感词典和倾向词典提取词特征，并采用规则提取词序列特征，然后采用最大熵模型对句子进行情感分类。

在COAE2009评测中词与句情感分析取得较好结果。

关键词：情感分析；情感极性；最大熵；分类；Sentiment Analysis on Chinese Words and Sentences Based on Maximum Entropy ModelDong Xi-Shuang, Guan Yi, Li Ben-Yang, Chen Zhi-Jie, Li ShengHarbin Institute of Technology, Harbin 150001dongxishuang@, guanyi@, libenyang012566@, ruoyu_928@,lisheng@Abstract: This paper presents a method to analyze sentiments on Chinese words and sentences, where the sentiments include happy, angry, sad, and fear. In the case of words, sentiment analysis was processed as the sentiment classification of candidate words. The candidate words were firstly obtained by POS filtering, then Maximum Entropy (ME) model was adopted to judge sentiment categories of the words, which sentiment features were gained with feature templates. Finally, errors in the word classification would be removed through filtering with a neutral lexicon, a sentiment polarity lexicon, a connective word list of complex sentences, and a negative word list. In the case of sentences, word features in sentences were extracted on the basic of the sentiment lexicon and the sentiment polarity lexicon, and word sequence features were extracted by rules while processing sentiment analysis on sentences, then ME model was used to classify the sentences. Good performance of sentiment analysis was gained in COAE 2009.Keywords: Sentiment Analysis, Sentiment Polarity, Maximum Entropy, Classification1 引言情感分析的主要任务为识别文本对某一事物的观点[1]。

基于最大熵模型的汉语词性标注研究的开题报告

基于最大熵模型的汉语词性标注研究的开题报告一、课题背景和意义随着自然语言处理技术的不断发展和应用，对汉语的语言分析需求也日益增长，其中词性标注是其中一个重要的语言分析任务。

词性是指词语所具有的语法范畴和语义类别，词性标注是指给定一个句子，将句子中的每个词语标记出其所属的词性类别，是文本处理、信息检索、语音识别等领域的基础技术之一。

目前，汉语词性标注已经成为NLP领域中的研究热点之一，常常作为其他任务的前置处理，如命名实体识别、文本分类、信息抽取等。

而最大熵模型由于其高效性、准确性和较好的可解释性，已被广泛应用于自然语言处理中，包括词性标注、命名实体识别、文本分类等任务。

无论是在学术界还是工业界，最大熵模型都是自然语言处理中的重要技术之一。

本研究旨在探究基于最大熵模型的汉语词性标注算法，提高该算法的标注准确率，为汉语自然语言处理的研究和应用提供技术支持。

二、研究内容和方法本研究将采用最大熵模型对汉语句子进行词性标注，具体研究内容包括：1. 研究最大熵模型的基本原理及其在词性标注中的应用。

2. 研究汉语词性标注中的特征选取方法和特征模板设计，探究不同特征组合对词性标注效果的影响。

3. 实现基于最大熵模型的汉语词性标注算法，并与其他词性标注算法在不同数据集上进行比较和分析。

具体的研究方法包括：1. 阅读汉语词性标注相关文献，并了解最大熵模型的基本原理和应用情况。

2. 针对汉语词性标注中的特征选取和特征模板设计问题，分析现有算法中采用的特征和模板，结合最大熵模型特性，提出适用于汉语词性标注的特征选取和特征模板设计方法。

3. 根据上述方法，开发基于最大熵模型的汉语词性标注算法，并使用不同数据集进行测试和评估。

三、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 提出适用于汉语词性标注的特征选取和特征模板设计方法，用以改进现有的词性标注算法，并提高算法的准确率和鲁棒性。

2. 实现基于最大熵模型的汉语词性标注算法，并通过实验验证其效果。

汉字信息熵

汉字信息熵汉字信息熵是衡量汉字信息量的一种指标，它是通过对汉字出现的频率进行统计和计算得出的。

汉字信息熵的大小反映了汉字的信息丰富程度，也是汉字在信息传递中的重要性的体现。

汉字信息熵的计算方法是基于信息论的原理。

信息论是由克劳德·香农于1948年提出的一种研究信息传递和处理的数学理论。

在信息论中，熵是衡量信息量的一种度量，它表示信息的不确定性。

而汉字信息熵则是对汉字出现的频率进行统计和计算得出的信息熵。

汉字信息熵的计算公式如下：H(X) = -∑(P(xi) * log2P(xi))其中，H(X)表示汉字信息熵，P(xi)表示汉字xi出现的概率。

通过对大量文本进行分析和统计，可以得出汉字的出现频率以及对应的概率。

根据这些数据，就可以计算出每个汉字的信息熵。

汉字信息熵的大小与汉字的常用程度相关。

常用的汉字出现的频率较高，信息熵较低；而不常用的汉字出现的频率较低，信息熵较高。

因此，汉字信息熵可以用来衡量汉字的重要性和使用频率。

在实际应用中，汉字信息熵有着广泛的应用。

比如，在信息检索中，可以根据汉字的信息熵来确定检索关键词的重要性和权重，从而提高检索的准确性和效率。

在自然语言处理中，可以根据汉字的信息熵来进行文本分类和语义分析，从而实现智能化的文本处理和理解。

汉字信息熵还可以用来研究汉字的演化和变异规律。

通过对不同时期和不同地域的汉字信息熵进行比较，可以了解汉字的变化和发展规律，从而推测汉字的起源和演化过程。

汉字信息熵是衡量汉字信息量的一种重要指标，它可以用来衡量汉字的重要性和使用频率，也可以用来进行文本处理和语义分析。

汉字信息熵的研究对于汉字的保护、发展和应用都具有重要的意义。

通过对汉字信息熵的深入研究，可以更好地理解和利用汉字这一独特的文化符号。

汉字的熵及熵率计算(信息论课堂论文)

汉字的熵及熵率计算中国文字——汉字的产生，有据可查的，是在约公元前14世纪的殷商后期。

最早刻划符号距今8000多年，汉字是世界上使用人数最多的一种文字，也是寿命最长的一种文字。

我们知道汉字历史悠久，汉语文化源远流长。

汉字所传达的信息量也是很大的。

比如汉语中的多音字以及一词多义。

其中特别以文言文和诗词为代表。

汉字相比于其他语言，在一定程度上也有更多的信息量。

比如唐朝诗人李白的《赠汪伦》，“李白乘舟将欲行，忽闻岸上踏歌声。

桃花潭水深千尺，不及汪伦送我情。

”如果译为英文的话，“I'm on board; We're about to sail, When there's stamping and singing on shore; Peach Blossom Pool is a thousand feet deep, Yet not so deep,Wang Lun,as your love for me. ”同样的内容，汉字平均携带的信息量更大。

在信息论领域，我们可以用熵来刻画汉字所携带的信息量。

一．熵：信息熵：熵是由德国物理学家克劳修斯于1868年引入，用以从统计概率的角度对一个系统混乱无序程度的度量。

信息熵是从信源角度考虑信息量，表示信源整体不确定性的量。

信息论中对熵的定义[1]：集X 上，随机变量()i I x 的数学期望定义为平均自信息量1()[()][log ()]()log ()qi i i i i H X E I x E p x p x p x ===-=-∑集X 的平均自信息量又称作是集X 的信息熵，简称作熵。

二．汉字的熵：我们可以用在接收者接收到语言符号之前,随机试验结局不肯定性程度的大小来表示语言符号所负荷的信息量。

在接受到语言符号之前，熵因语言符号的数目和出现概率的不同而有所不同。

在接受到语言符号之后，不肯定性被消除，熵变为零。

使用最大熵模型进行中文文本分类

! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
使用最大熵模型进行中文文本分类
李荣陆王建会陈晓云陶晓鹏胡运发
关键词
文本分类；最大熵模型；特征； ; & X 1 3 6
, ( ) $； , $ Y
中图法分类号
> 引
言
键技术研究利用计算机进行自动文档分类 G 所以，成为自然语言处理和人工智能领域中一项具有重要应用价值的课题 G现有的分类方法主要是基于统计理论和机器学习方法的，比较著名的文档分类方法
9 : " , ’ ; ,
， I E 8 =8 = 91 3 E >> 9 @ 9 4 / 6 9 2 8/ 5I / 1 4 >I E > 9I 9 N 8 9 O 8< 4 3 ; ; E 5 E < 3 8 E / 2= 3 ;N 9 < / 6 98 = 9P 9 7 7 K
8 9 < = 2 / 4 / E 2/ 1 3 2 E Q E 2 2 >7 1 / < 9 ; ; E 2 3 1 93 6 / 0 2 8/ 5> / < 0 6 9 2 8> 3 8 3 GR 3 O E 6 0 69 2 8 1 / / > 9 4E ;3 F K F F3 F4 F 7 K6 1 / N 3 N E 4 E 8 ; 8 E 6 3 8 E / 28 9 < = 2 E 0 9T E > 9 4 ; 9 >5 / 13@ 3 1 E 9 8 52 3 8 0 1 3 4 4 3 2 0 3 98 3 ; P ; G! 8/ 5 5 9 1 ;3< 4 9 3 23 2 > 7 K9 S K0 K/ F F 3 < < / 66 / > 3 N 4 9 5 1 3 6 98 /< / 6 N E 2 9> E @ 9 1 ; 97 E 9 < 9 ;/ 5< / 2 8 9 O 8 0 3 4 E 2 5 / 1 6 3 8 E / 28 /9 ; 8 E 6 3 8 98 = 97 1 / N 3 N E 4 E 8 53 K/ ， / 1 < 9 1 8 3 E 2 4 E 2 0 E ; 8 E < ;7 = 9 2 / 6 9 2 3 G, = E ; 3 1 / 3 < = 5 / 16 3 2 8 3 ; P ; / 5# H -7 9 1 5 / 1 62 9 3 1 ; 8 3 8 9 & / 5 & 8 = 9 & 3 1 8 4 9 @ 9 4 F 7 7 K / 0 8 9 1 5 / 1 6/ 8 = 9 1< / 6 9 8 E 2 1 / N 3 N E 4 E 8 9 8 = / > ;T = 9 28 1 3 E 2 9 >3 2 >8 9 ; 8 9 >0 2 > 9 1; E 6 E 4 3 1< / 2 > E 8 E / 2 ; G 7 7 F7 K6 ， L / T 9 @ 9 11 9 4 3 8 E @ 9 4 4 E 8 8 4 9T / 1 P= 3 ;N 9 9 2> / 2 9/ 23 4 E 2 3 O E 6 0 69 2 8 1 / / > 9 4 8 /8 9 O 8< 3 8 9 / 1 E Q 3 8 E / 2 K 7 7 K F6 7 K6 F ，2 1 / N 4 9 6 ; G! 23 > > E 8 E / 2 /7 1 9 @ E / 0 ;T / 1 P= 3 ;5 / < 0 ; 9 >/ 20 ; E 2 3 O E 6 0 69 2 8 1 / / > 9 4E 2< 4 3 ; ; E 5 E 2 7 F6 7 K6 K F * = E 2 9 ; 9> / < 0 6 9 2 8 ; GR 3 O E 6 0 69 2 8 1 / / > 9 4 E ; 0 ; 9 > 5 / 1 8 9 O 8 < 3 8 9 / 1 E Q 3 8 E / 2 G! 8 ; < 3 8 9 / 1 E Q 3 8 E / 27 9 1 5 / 1 6 3 2 < 9 7 K6 F F ， E ; < / 6 3 1 9 >3 2 >3 2 3 4 Q 9 >0 ; E 2 E 5 5 9 1 9 2 8 3 1 / 3 < = 9 ; 5 / 1 8 9 O 8 5 9 3 8 0 1 9F 9 2 9 1 3 8 E / 2 > E 5 5 9 1 9 2 8 2 0 6 N 9 1 / 5 5 9 3 8 0 1 9 7 K F> 7 7 ，，V##3 3 2 >; 6 / / 8 = E 2 9 < = 2 E 0 9 GR / 1 9 / @ 9 1 E 29 O 9 1 E 6 9 2 8 ; E 8 E ;< / 6 3 1 9 >8 /U 3 9 ; 2 >" WR， 3 2 >E 8 E ; F8 S 7 7 K ; = / T 2 8 = 3 8 E 8 ;7 9 1 5 / 1 6 3 2 < 9 E ;= E = 9 18 = 3 2U 3 9 ;3 2 >< / 6 3 1 3 N 4 9T E 8 = V##3 2 >" WR G! 8 E ;37 1 / 6 E ; E 2 F K 7 F 8 9 < = 2 E 0 9 5 / 1 8 9 O 8 < 3 8 9 / 1 E Q 3 8 E / 2 G S F ；6 ；；; < 2 . 1 " 8 9 O 8 < 4 3 ; ; E 5 E < 3 8 E / 2 3 O E 6 0 69 2 8 1 / / > 9 4 5 9 3 8 0 1 9 ; & X 1 3 6 7 K6 0=

融合音节特征的最大熵藏文词性标注研究

误率降低了６．４。
关键词：藏文；词性标注；最大熵；形态特征中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ
ＦｕｓｉｏｎｏｆＳｙｌｌａｂｌｅＦｅａｔｕｒｅｓｆｏｒＴｉｂｅｔａｎＰａｒｔｏｆＳｐｅｅｃｈＢａｓｅｄｏｎＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙＭｏｄｅｌ
ｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｆｕｓｉｏｎｏｆｍｏｒｐｈｏ１ｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒＴｉｂｅｔａｎｐａｒｔｏｆｓｐｅｅｃｈｗｉｔｈｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｍｏｄｅｌ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａ — ｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｉｂｅｔａｎｓｃｒｉｐｔｓａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ａｎｄｄｅｆｉｎｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｔｅｍｐｌａｔｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ＴｉｂｅｔａｎＰＯＳｗｉｔｈｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙａｃｈｉｅｖｅｓｍｕｃｈｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓ，ｓｙｌｌａｂｌｅｆｅａｔｕｒｅｓｃａｎｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍ— ａｎｃｅｏｆＴｉｂｅｔａｎＰＯＳｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ。ａｎｄｏｂｔａｉｎａｎｅｒｒｏｒｒｅｄｕｃｔｉｏｎｏｆ６．４ｃｏｍｐａｒｅｔｏｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅ．

基于最大熵方法的汉语词性标注

收稿日期:2003-07-16;修订日期:2003-09-23 基金项目:国家自然科学基金资助项目(69975008);国家973规划资助项目(G1998030507) 作者简介:林红(1966-),女,福建仙游人,工程师,主要研究方向:中文信息处理、数据分析;　苑春法(1946-),男,河北曲阳人,教授,主要研究方向:中文信息处理、信息抽取;　郭树军(1968-),男,河北邯郸人,副高级工程师,主要研究方向:数据分析和挖掘.文章编号:1001-9081(2004)01-0014-03基于最大熵方法的汉语词性标注林　红1,苑春法2,郭树军1(1.河北省气象局省气象台,河北石家庄050021;　2.清华大学计算机科学与技术系,北京100084)(linhong78426@ )摘　要:最大熵模型的应用研究在自然语言处理领域中受到关注,文中利用语料库中词性标注的上下文信息建立基于最大熵方法的汉语词性系统。

研究的重点在于其特征的选取,因为汉语不同于其它语言,有其特殊性,所以特征的选取上与英语有差别。

实验结果证明该模型是有效的,词性标注正确率达到97.34%。

关键词:语言模型;最大熵模型;词性标注中图分类号:TP182;TP391.1 文献标识码:AA Chinese Part of Speech T agging MethodB ased on Maximum Entropy PrincipleL IN Hong 1,YUAN Chun 2fa 2,GUO Shu 2jun(1.Hebei Meteorological Observatory ,Hebei Meteorological B ureau ,S hijiaz huang Hebei 050021,China ;2.Depart ment of Com puter Science and Technology ,Tsinghua U niversity ,Beijing 100084,China )Abstract :A lot of researches have been made on the application of the maximum entropy modeling in the natural lan 2guage processing during recent years.This paper presents a new Chinese part of speech tagging method based on maximum entropy principle because Chinese is quite different from many other languages.The feature selection is the key point in this system which is distinct from the one used in English.Experiment results have shown that the part of speech tagging accura 2cy ratio of this system is up to 97.34%.K ey w ords :language model ;maximum entropy ;part of speech tagging1　引言目前汉语的词性标注基本上采用二元语法模型[1]和三元语法的隐马尔可夫模型,它们虽然也都有较好的标注效果,但由于预测信息的不足,对词性标注,特别是未登录词的词性标注精度影响很大,在上述模型中一般对未登录词的词性采用猜测(如猜测为名词)的方法。

汉语复句中基于依存关系与最大熵模型的词义消歧方法研究

Vol. 46 No. 1 78
计算机与数字工程 Computer & Digital Engineering
总第 339 期 2018 年第型的词义消歧方法研究∗
李源翟宏森刘凤娇黄文灿杨梦川
（华中师范大学计算机学院武汉 430079）
摘要词义消歧是自然语言信息处理领域的基础研究，对自然语言信息处理领域的研究至关重要。为解决词义消歧中提取关联词语不精确进而影响词义消歧正确率的问题，该文依存句法模板设计了 5 种复合特征模板，并结合最大熵模型进行训练。实验证明，使用该复合模板，不仅降低了计算复杂度，而且提高了词义消歧的性能。对 500 余条复句进行词义消歧，取得了较好的词义消歧正确率。
Key Words word sense disambiguation，feature template，maximum entropy model，dependency relation Class Number TP391.1
1 引言
在汉语自然语言中，由于复句运用的灵活性和网络用语的广泛使用，复句中经常会出现一词多意的现象，多义词的使用非常普遍［1］。但在特定的语境中，根据特定上下文，多义词的义项是确定的。如“卖”为动词词性具有三个词义，分别表示“交易” “背叛”“卖弄”，虽然使用频率最高的是“交易”的意
LI Yuan ZHAI Hongsen LIU Fengjiao HUANG Wencan YANG Mengchuan （School of Computer，Huazhong Normal Universitiy，Wuhan 430079）
Abstract Word sense disambiguation is a basic research in the field of natural language information processing. It is very im⁃ portant for the study of natural language information processing. In order to solve the problem of inaccuracy of word association in word sense disambiguation，this paper proposes a dependency syntax template，and designs five kinds of compound templates， which are combined with the maximum entropy model. Experiments show that the proposed method can reduce the computational complexity and improve the performance of word sense disambiguation. More than 500 complex sentences are disambiguation and the correct rate of word sense disambiguation is higher.

最大熵算法

最大熵算法
最大熵算法是一种用于分类和预测问题的机器学习算法。

其目的
是找到最大熵模型，即使得在给定一些约束条件下，所有可能的分类
或预测结果的熵最大的模型。

这个算法最初被用于自然语言处理领域
中的词性标注问题。

最大熵算法的基本思想是一种最小偏差原则，即首先假设一个
“最坏”的情况，然后逐步“修正”直到得到最好的结果。

具体来说，最大熵算法将一个预测问题表示为要求从输入的特征集合中找到最好
的预测模型的问题。

模型的预测结果通常是一个概率分布，最大熵模
型的目标是找到一个概率分布，使得其熵最大，但同时满足一些约束
条件。

最大熵算法的训练需要大量的标记数据和对应的特征提取方法。

其过程包括对特征提取、标记数据的准备及对最大熵模型的训练和评估。

在实际应用中，最大熵分类器有广泛的应用范围，包括自然语言
处理、图像识别、社交网络分析等领域。

中文分词和词性标注的在线重排序方法

对于句子 s 的 n-best 候选结果 cand ( s ) ，重 ˆ: 排序是从 cand ( s ) 中选择最好的结果 y
ˆ arg max w ⋅ f ( y ) = y
y∈cand ( s )
(2)
w ⋅ f ( y ) 是特征向量 f 和权重向量 w 的点积，点积的结果用于对候选结果 cand ( s ) 重排序。
Evalglobal ( pnew ) + pnew ⋅ scorelocal
Ci ， cands 用于存储从第一个字到当前汉字为
止的字序列的分词与词性标注的候选结果集，例如 cands[i ] 表示从第一个汉字到第 i 个汉字为止的字序列的分词与词性标注的候选结果集。第 5 行枚举了所有以字 Ci 结尾的候选词 w ， w 的长度不超过 K ，本文的实验中 K 为15，即最长词的长度是15个字。第7行枚举了词语 w 所有的词性标记 t ， POS 表示词性标记集。第8行中的 p 表示词 - 词性标记对 < w, t > 。第 10 行枚举
在线重排序方法利用的特征包括两部分，一部分是局部的字特征，另一部分是全局的词、词性特征。全局特征分数的计算方式与传统的重排序方法类似，因此，本节首先介绍传统的重排序方法，再介绍在线重排序方法。
3.1
传统的重排序方法
表 1 描述了分词和词性标注的局部特征模板，假设当前分析的是“450 公里”中的“0” 字，特征模板生成的特征如下：
8: Output: Parameters α
训练算法
2.1
分词与词性标注特征模板
根据 Ng and Low (2004)，用 C0 表示当前的汉字， C−i 表示 C0 左边第 i 个汉字， Ci 表示 C0 右边第 i 个汉字。 Pu (Ci ) 用于判断当前汉字 Ci 是否为分隔符(是就返回 1，否则返回 0)。 T (Ci ) 用于判断当前汉字 Ci 的类别：数字，日期，英文字母，和其它（分别返回 1, 2, 3 和 4）。

基于隐最大熵原理的汉语词义消歧方法

第２６卷　第３期２０１２年５月中文信息学报ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＣＨＩＮＥＳＥ　ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ　ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧＶｏｌ．２６，Ｎｏ．３Ｍａｙ，２０１２文章编号：１００３－００７７（２０１２）０３－００７２－０７基于隐最大熵原理的汉语词义消歧方法张仰森，黄改娟，苏文杰（北京信息科技大学智能信息处理研究所，北京１００１９２）摘　要：该文针对最大熵原理只能利用上下文中的显性统计特征构建语言模型的特点，提出了采用隐最大熵原理构建汉语词义消歧模型的方法。

在研究了《知网》中词语与义原之间的关系之后，把从训练语料获取的文本上下文中的词语搭配信息转换为义原搭配信息，实现了基于义原搭配信息的文本隐性语义特征提取方法。

在结合传统的上下文特征后，应用隐最大熵原理进行文本中多义词的词义消歧。

实验结果表明，采用文中所提方法对十个多义动词进行词义消歧，正确率提高了约４％。

关键词：隐最大熵原理；文本隐性特征；义原搭配信息；词义消歧中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＣｈｉｎｅｓｅ　Ｗｏｒｄ　Ｓｅｎｓｅ　Ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＬａｔｅｎｔＭａｘｉｍｕｍ　Ｅｎｔｒｏｐｙ　ＰｒｉｎｃｉｐｌｅＺＨＡＮＧ　Ｙａｎｇｓｅｎ，ＨＵＡＮＧ　Ｇａｉｊｕａｎ，ＳＵ　Ｗｅｎｊｉｅ（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ　＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１００１９２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｅ　ｐｒｅｓｅｎｔ　ａ　ｎｅｗ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｗｏｒｄ　ｓｅｎｓｅ　ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｌａｔｅｎｔ　ｍａｘｉｍｕｍ　ｅｎｔｒｏｐｙｐｒｉｎｃｉｐｌｅ（ＬＭＥ），ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｆｒｏｍ　Ｊａｙｎｅｓ＇ｍａｘｉｍｕｍ　ｅｎｔｒｏｐｙ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｔｈａｔ　ｏｎｌｙ　ｕｓｅ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｅｘｔ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｔｏ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ　ｌａｎｇｕａｇｅ　ｍｏｄｅｌ．Ａｆｔｅｒ　ｓｔｕｄｙｉｎｇ　ｔｈｅ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｗｏｒｄ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｅｍｅｍｅ　ｉｎＨｏｗｎｅｔ，ｗｅ　ｃｏｎｖｅｒｔ　ｔｈｅ　ｗｏｒｄ　ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｔｈａｔ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｅｘｔ　ｏｆ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ｃｏｒｐｕｓ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ｓｅｍｅｍｅｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ，ａｎｄ　ｒｅａｌｉｚｅ　ｔｈｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｅｘｔ　ｌａｔｅｎｔ　ｓｅｍａｎｔｉｃ　ｆｅａｔｕｒｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｅｍｅｍｅ　ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ．Ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｏｎｔｅｘｔ　ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅ　ｌａｔｅｎｔ　ｍａｘｉｍｕｍ　ｅｎｔｒｏｐｙ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｅ　ｐｏｌｙｓｅｍｙ　ｗｏｒｄｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｍｐｒｏｖｅｓ　ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｂｙ　ａｂｏｕｔ　４％ｉｎ　ｔｈｅ　ｓｅｎｓｅ　ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎｏｆ　１０ｐｏｌｙｓｅｍｏｕｓ　ｖｅｒｂｓ　ｗｏｒｄ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｌａｔｅｎｔ　ｍａｘｉｍｕｍ　ｅｎｔｒｏｐｙ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ；ｔｅｘｔ　ｌａｔｅｎｔ　ｆｅａｔｕｒｅｓ；ｓｅｍｅｍｅｓ　ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｗｏｒｄ　ｓｅｎｓｅｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ收稿日期：２０１１－０９－２１　定稿日期：２０１２－０１－０５基金项目：国家自然科学基金资助项目（６０８７３０１３，６１０７０１１９）；北京大学计算语言学教育部重点实验室开放课题基金资助项目（ＫＬＣＬ－１００５）；北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目（ＰＨＲ２０１００７１３１）作者简介：张仰森（１９６２—），男，博士后，教授，主要研究方向为中文信息处理、人工智能；黄改娟（１９６４—），女，高级工程师，主要研究方向为人工智能；苏文杰（１９８３—），男，硕士研究生，主要研究方向为中文信息处理。

最大熵和HMM在中文词性标注中的应用

最大熵和HMM在中文词性标注中的应用作者：余昕聪李红莲吕学强来源：《无线互联科技》2014年第11期摘要：隐马尔可夫模型（HMM）基于n-元语法的标注效果虽然不错，但由于预测信息的不足，对汉语的词性标注，特别是未登录词的词性标注精度影响很大。

而最大熵模型使用特征的形式，有效的利用了上下文信息，在一定的约束条件下可以得到与训练数据一致的概率分布，即使是未登录词，由于其丰富的上下文信息，对它的词性标注也起到了很好的预测作用。

实验结果证明最大熵方法取得了较好的标注效果。

关键词：隐马尔科夫模型（HMM）；最大熵模型；未登录词；汉语的词性标注1 引言近年来，信息处理技术在现代社会具有广泛的应用，中文信息处理也已经进入了快速发展阶段，并极大地提高了中文社会的信息处理效率。

中文信息处理分为汉字信息处理与汉语信息处理两部分，具体内容包括对字、词、句、篇章的输入、存储http：///view/87682.htm、传输、输出、识别、转换、压缩、检索、分析、理解和生成等方面的处理技术。

在中文信息处理研究领域中，中文的词性标注是一项基础性的课题，它是通过适当的方法对于句子中的每个词都标注上一个合适的词性。

词性标注的难点主要是由词性的兼类所引起的，即同一个词有很多种词性的现象，而我们正在朝着解决这些问题的方向前进着。

目前词性标注的方法主要有基于规则和基于统计的方法，常用的词性标注模型有N元模型、隐马尔科夫模（HMM）、最大熵模型、决策树模型等，本文主要介绍基于最大熵模型的词性标注方法，将实验结果与隐马尔科夫模型方法进行对比分析。

2 最大熵模型最大熵是指已知未知分布时，选取这些知识，且熵值最大的概率分布。

假设存在n个特征，所求的模型是在满足约束集合的条件下生成的模型，而满足约束集合的模型不只一个，需要的是具有最均匀分布的概率模型，最大熵原理的实质就是已知部分信息时，对未知部分信息随机，最合理的推断。

而随机事件的不确定性我们可以用条件熵衡量：式中：出现的情况下t的实际概率。

基于最大熵方法的评论信息抽取方法

基于最大熵方法的评论信息抽取方法吴月萍【摘要】基于目前互联网的信息与日俱增而用户评论信息利用度很低的现状,提出了一种基于最大熵分类器进行评论信息抽取的方法,并结合自然语言处理技术,利用同义词林以及反义词林定位产品评论属性值的语义极性.最后,通过试验验证了评论信息抽取方法的可行性.【期刊名称】《上海第二工业大学学报》【年(卷),期】2010(027)003【总页数】6页(P218-223)【关键词】最大熵;语义分类;抽取;评论【作者】吴月萍【作者单位】上海第二工业大学计算机与信息学院,上海,201209【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言互联网技术的不断更新带动了电子商务业务的高速发展。

信息技术已经渗透到人们生活的各个角落。

随着网络购物理念的逐渐普及，消费者不仅可以足不出户地在网上挑选、购买商品，而且可以随时发表评论，与他人分享购物经验，因此用户评论信息成倍地增长。

然而大量的用户评论信息让产品制造商、销售商和潜在购物者都很难跟踪用户对产品的意见和建议。

研究如何快速、准确地从海量信息中获取有用的资源并进行处理的工作日益受到人们的重视，用户评论信息抽取的研究也已成为目前研究的热点。

国内外学者结合情感分类技术对于评论信息的抽取分类技术做了深入的研究和探讨。

早在 1997年，Hatzivassiloglou与 McKewon[1]等人在计算语言学会议上提出了根据词语之间关系来判定语义倾向的理论。

Dini和Mazzini[2]提出了基于组块分析技术的文本情感分类方法。

该方法只考虑多个评论对象，而不考虑产品的特征因素。

华盛顿大学计算机科学工程系提出的 OPINE[3]系统，在信息抽取过程中通过加入隐性属性以及客观信息以提高挖掘结果的精确度。

本文针对目前互联网的信息与日俱增而用户评论信息利用度很低的现状，提出了一种基于最大熵分类器进行评论信息抽取的方法，并结合自然语言处理技术，利用同义词林以及反义词林定位产品评论属性值的语义极性，从而判断用户评论信息的褒贬性。

基于最大熵的哈萨克语词性标注模型

基于最大熵的哈萨克语词性标注模型桑海岩;古丽拉·阿东别克;牛宁宁【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)011【摘要】最大熵模型能够充分利用上下文,灵活取用多个特征.使用最大熵模型进行哈萨克语的词性标注,根据哈语的粘着性、形态丰富等特点设计特征模板,并加入了向后依赖词性的特征模板.对模型进行了改进,在解码中取概率最大的前n个词性分别加入下一个词的特征向量中,以此类推直至句子结束,最终选出一条概率最优的词性标注序列.实验结果表明,特征模板的选择是正确的,改进模型的准确率达到了96.8％.【总页数】5页(P126-129,165)【作者】桑海岩;古丽拉·阿东别克;牛宁宁【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;国家语言资源监测与研究中心少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地,乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;国家语言资源监测与研究中心少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地,乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;国家语言资源监测与研究中心少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地,乌鲁木齐830046【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.融合形态特征的最大熵蒙古文词性标注模型 [J], 张贯虹;斯·劳格劳;乌达巴拉2.融合聚类触发对特征的最大熵词性标注模型 [J], 赵岩;王晓龙;刘秉权;关毅3.基于HMM的哈萨克语词性标注研究 [J], 侯呈风;古丽拉·阿东别克;陈景超4.基于最大熵方法的汉语词性标注 [J], 林红;苑春法;郭树军5.一个改进的基于最大熵原理的汉语词性标注系统 [J], 刘小可;王云兰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

应用最大熵马尔可夫模型标注阅读眼动序列

应用最大熵马尔可夫模型标注阅读眼动序列
王晓明;王莹
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)24
【摘要】人在阅读过程中的眼球运动具有一定规律,阅读眼动模型有助于人们更好地理解和认知这些规律。

针对现有阅读眼动模型建模方法复杂的问题,突破传统阅读眼动模型注视粒度处理和回视处理模式,提出了基于单词的阅读眼动注视粒度处理模式和基于熟练读者的阅读眼动回视处理模式,利用阅读眼动注视序列标注与自然语言序列标注的高度相似性,形成了阅读眼动注视序列标注方法,从而把复杂的阅读眼动建模过程转化成了简单的语言序列标注过程,并使用最大熵马尔可夫模型实现了所提出的方法。

实验结果表明,所提出的方法可以较好地描述阅读眼动任务,并且较易用机器学习模型进行实现。

【总页数】7页(P166-172)
【作者】王晓明;王莹
【作者单位】西安外国语大学科研处;西安外国语大学研究生院;西北工业大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用
2.隐马尔可夫模型在维吾尔语词性标注中的应用
3.基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注的应用研究
4.隐马尔科夫模型在词性标注中的应用
5.隐马尔科夫模型在词性标注中的应用
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

融合形态特征的最大熵维吾尔语词性标注

融合形态特征的最大熵维吾尔语词性标注
帕力旦·吐尔逊;房鼎益
【期刊名称】《西北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(045)005
【摘要】根据维吾尔语黏着型的特点,以及形态化单词和频率进行统计分析之后的结果,为解决因单词形态而导致的数据稀疏问题和兼类词标注的问题,提出了维吾尔文的融合词干、词缀等形态特征的基于最大熵的词性标注模型.在通用的词性标注模型的基础上,构造了相应的词性标注特征模版,并设计了它的特征函数.实验结果分析表明,最大熵模型可以较好地处理维吾尔文词性标注的问题,其中词缀特征对提高兼类词和未登录词的词性标注有着十分显著的效果,与其他只用词形的词性标注系统相比准确率比以前提高了2.64％,达到了96.85％.
【总页数】6页(P721-726)
【作者】帕力旦·吐尔逊;房鼎益
【作者单位】西北大学信息学院,陕西西安710127;新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830046;西北大学信息学院,陕西西安710127
【正文语种】中文
【中图分类】TP182;TP391.1
【相关文献】
1.最大熵和HMM在中文词性标注中的应用 [J], 余昕聪;李红莲;吕学强
2.基于最大熵的哈萨克语词性标注模型 [J], 桑海岩;古丽拉·阿东别克;牛宁宁
3.融合形态特征的最大熵蒙古文词性标注模型 [J], 张贯虹;斯·劳格劳;乌达巴拉
4.融合聚类触发对特征的最大熵词性标注模型 [J], 赵岩;王晓龙;刘秉权;关毅
5.融合音节特征的最大熵藏文词性标注研究 [J], 于洪志;李亚超;汪昆;冷本扎西因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

实例文本需要从训练语料库中得到，我们选用了《人民日报》汉语拼音标注语料库，该语料库是一个已经拼音标注的熟语料．算法建立过程可分为４个步骤：（１）扫描语料库中的文本，找到所有的多音字及其出现的次数及在文本中的出现位置．这样就形成了一个多音字集合Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗｍ｝；（２）构建特征集合．上下文特征函数为ｆ（ｗ，ｙ）（ｘ，ｙ），ｘ是输入的多音字上下文环境，ｙ是输出的分词结果．ｘ是出现ｗ且包含ｎ个字符的文本串．由此看出，样本中出现多音字周围的所有包含ｎ个字符的串均可作为模型的特征，但要注意ｘ中ｗ读音一致的才认
｛ｆ（ｘ，ｙ）＝１ｉｆｙ＝ｌｕｏ＇∧ ｎｅｘｔ（ｘ）＝＇在＇０ｘ表示上下文环境，上面的公式表达一个含有 “落”字的句子，ｙ表示输出，对应着 “落”字的发音，可看作是上下文环境ｘ的一个函数．表示ｘ中跟在 “落”字后面的一个字是 “在”．我们称这一函数是一个特征函数，简［８－１０］称特征．根据以上关于特征函数的概念，在文本中需要
ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＰｈｏｎｅｔｉｃＡｎｎｏｔａｔｉｏｎ
ＺＨＡＮＧＬｉ－ｑｉｎｇ，ＳＨＯＵＹｏｎｇ－ｘｉ，ＭＡＺｈｉ－ｑｉａｎｇ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕｈｈｏｔ０１００８０，Ｃｈｉｎａ）
最大熵方法是目前解决分词算法中一种比较有效的算法［６］．最大熵模型是一种广泛应用于自然语言处理中的概率估计方法，可以综合观察各种相关或不相关的概率知识，对许多问题的处理结果都达到或者超过了其他方法的最好结果．贾丽洁对［７］最大熵模型在分词中的技术进行了研究．构建了一个中文分词系统，使用语料库进行最大熵模型的训练，并对文本进行词性标注，最终得到文本的分词结果．
词算法．要对文本分词的地方只关心含有多音字的部分，即一切的分词行为都是围绕着多音字展开的．其他非多音字不进行分词处理．为了建立一个最大熵模型，需要有大量的实例文本来训练我们的模型，目的是在实例中寻找多音字及其上下文信息，建立一个特征集合，然后把不满足约束条件的特征去掉，计算满足约束条件下的概率分布，最后形成具有最大熵模型的特征库．
Ｈ（ｐ）＝－ ∑ｐ（ｘ）ｐ（ｙ｜ｘ）ｌｏｇｐ（ｙ｜ｘ）ｘ，ｙ
其中０≤Ｈ（ｐ）≤ｌｏｇ｜ｙ｜所以最大熵模型可以描述为：若在允许的概率分布Ｃ中选择模型，具有最大熵的模型ｐ· ∈Ｃ就认为是所选模型，ｐ＝ａｒｇｍａｘＨ（ｐ）．
３算法描述
要利用最大熵原理实现一个适合拼音标注的分
１引言
当今使用计算机来实现汉语拼音标注的方法主要有两类：（１）直接给汉字标注拼音；（２）分词后标注拼音．直接给汉字标注拼音很难解决一字多音的问题．如果没有上下文关系，我们在拼音标注的时候是无法确定读音的．而如果先分词就可以以词为单位解决多音字读音的问题了．但是这样的标注依然有其局限性，因为很多词是以单字为词的，或者很难给予拼音标注有利的分词结果．缺失了上下文关系，就无法拼音标注了．
２９２０卷１２年第８８月期
微电子学与计算机ＭＩＣＲＯＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ＆ＣＯＭＰＵＴＥＲ
Ｖｏｌ．２９Ｎｏ．８Ａｕｇｕｓｔ２０１２
最大熵算法在汉语拼音标注中的研究与实现
张丽青，寿永熙，马志强
（内蒙古工业大学信息工程学院，内蒙古自治区呼和浩特０１００８０）
摘要：经过对最大熵模型的研究，找到一种适合汉语拼音标注的最大熵模型算法．利用该算法解决了多音字单字成词的情况，从而使得所有包含多音字的词都是两字或多字词．使用该算法随机抽取 “读者文摘”中的一篇文章进行标注实验，实验表明拼音标注正确率达到了９６．６％以上．关键词：最大熵模型；多音字；拼音标注；统计；特征；分词中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２０１２）０８－０１２０－０３
为了解决上述方法标注拼音时出现的问题．本文提出了一种改进的适合于拼音标注的分词算法．
２最大熵算法原理
பைடு நூலகம்
新组合成词序列的过程．在英文中，单词之间是以空格作为自然界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符．由于中文在基本文法上有其特殊性，因此引入分词技术．
汉语分词是文本挖掘的基础，对于输入一段中文，将其成功进行分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果．如何让电脑自动识别语句含义？其处理过程就需要分词算法．
分词算法本质上可以划分三类：（１）基于规则的分词方法；（２）基于统计的分词方法；（３）人工智能的分词方法．［１－５］
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｍｏｄｅｌｓｔｕｄｙ，ａａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｍｏｄｅｌｔｈａｔｉｓｆｏｒｐｉｎｙｉｎｍａｒｋｅｄｍｕｓｔｂｅｆｏｕｎｄｅｄ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｕｔａｎｅｎｄｔｏｔｈｅｓｉｔｕａｔｉｏｎｔｈａｔｐｏｌｙｐｈｏｎｅｗｏｒｄｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｔｏｂｅａｗｏｒｄ，ｓｏｔｈａｔａｌｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｍｕｌｔｉｐｌｅｐｒｏｎｕｎｃｉａｔｉｏｎｓａｒｅｔｗｏｏｒｍｏｒｅｗｏｒｄｓ．ＵｓｉｎｇｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｒｋｔｈｅａｒｔｉｃｌｅｉｎＲｅａｄｅｒ＇ｓＤｉｇｅｓｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｐｉｎｙｉｎｍａｒｋｅｄｒａｔｅｈａｓｒｅａｃｈｅｄ９６．６ｐｅｒｃｅｎｔｏｒｍｏｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｘｉｍｕｍｅｎｔｒｏｐｙｍｏｄｅｌ；ｐｏｌｙｐｈｏｎｙ；ｐｈｏｎｅｔｉｃａｎｎｏｔａｔｉｏｎ；ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ；ｆｅａｔｕｒｅｓ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
其中基于统计的分词方法得到了越来越多的应用，最终分词的效果也是很明显的．它是一种通过统计计算字与字之间相邻共现频率或概率来反映两个
汉语分词是将一个汉字序列切分成一个个单独的词．分词就是将连续的字序列按照一定的规范重
字之间成为词的可信度的方法．这其实就是分析一个字上下文关系的方法．而且统计来源于现实世界
标注的字ｗ和在ｗ周围出现的字都可以作为一个特征，但是这并不是说只考虑ｗ后面的一个字，我们考虑的也可能是ｗ前面或后面的一个字或者ｎ个字．
在实际应用中发现符合这样的特征集合会非常
大．而我们需要的特征只是有用的特征．所以必须再引入一种约束，使得有用的特征保留下来，无用的特征去除．约束的相关概念如下：假设有ｎ个特征，则模型属于约束产生的模型集合，即
下面结合一个例子来说明本文如何在汉语拼音标注中使用和建立最大熵模型．例如在汉语中 “落” 这个字有四个读音，分别是ｌｕò 、ｌà 、ｌàｏ、ｌｕō．
（１）他在有了生活体验后才落笔画画．落字读ｌｕò．
（２）我忙着出来，把票落在家里了．落字读ｌà ．（３）他因睡觉时受寒或枕枕头的姿势不合适，以致脖子疼痛．落枕了．落字读ｌàｏ．（４）她大大落落走上讲台．落字读ｌｕō．我们看到“落”字的发音有四个，想要正确标注起来很困难．我们已知的落的发音只有以上四种．那么就假设这四种发音存在如下关系．Ｐ（Ｓ１｜ｗ）＋Ｐ（Ｓ２｜ｗ）＋Ｐ（Ｓ３｜ｗ）＋Ｐ（Ｓ４｜ｗ）＝１Ｐ（Ｓｉ｜ｗ）（１≤ｉ≤４）表示 “落”在汉语句子中标注为Ｓｉ的概率．在这种情况下我们认为每个发音的概率是相同的，也就是均等一致的概率分布．但在实际过程中，发现这四种发音出现的概率是不相同的，ｌｕò的发音最多．也就是说根据这个现象，我们在标注拼音的时候标注为ｌｕò 时正确率会大一些，可这样标注的效果并不好，因为其他发音总是会出现的，一旦出现就会标注出错．为了能更好地标注，我们继续对句子观察研究后发现，当“落”字后面是 “在”字的时候发ｌà 字的概率要比其他时候大很多．这说明该随机过程是受到上下文信息的影响的，出于这种现象就可以引入一个二元函数来表达这种现象：