PTokenizer: POS Tagger Tokenizer
Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 460
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_247
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
Abstract:
By the advent of new information sources and the expansion of text data, natural language processing (NLP) has become one of the key parts of all the systems dealing with human written texts, and part of speech (POS) tagging is an inseparable part of all NLP tasks. As a result, it is of the paramount importance to enhance the accuracy of POS tagging. In this paper, applying language model and statistical information, we introduce a new approach to tokenize sentences and prepare them to be labeled by POS taggers. An evaluation shows that the proposed method yields a precision of 98 percent for tokenizing, and applying it to a Maximum Likelihood and TnT POS taggers achieve improvement in the accuracy of Persian POS tagging
Keywords:
Authors
Saeed Rahmani
Department of Computer and IT Engineering Shiraz University Shiraz, Iran
Seyyed Mostafa Fakhrahmad
Department of Computer and IT Engineering Shiraz University Shiraz, Iran
Mohammad Hadi Sadredini
Department of Computer and IT Engineering Shiraz University Shiraz, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :