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> 한국언어정보학회 > 국제 워크샵 > 1995권 0호

HMM Parameter Learning for Japanese Morphological Analyzer

HMM Parameter Learning for Japanese Morphological Analyzer

( Koichi Takeuchi ) , ( Yuji Matsumoto )

- 발행기관 : 한국언어정보학회

- 발행년도 : 1995

- 간행물 : 국제 워크샵, 1995권 0호

- 페이지 : pp.163-172 ( 총 10 페이지 )


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논문제목
초록(외국어)
This paper presents a method to apply Hidden Markov Model (HMM) to parameter learning for Japanese morphological analyzer. We especially emphasize how the following two information sources affect the results of the parameter learning: 1) The initial value of parameters, i.e., the initial probabilities and 2) some grammatical constraints that hold in Japanese sen?tences independently of any domain. First and foremost, a simple application of HMM to Japanese corpus does not give a satisfactory results since word boundaries are not clear in Japanese texts because of lack of word sepa?rators. The first results of the experiments show that initial probabilities learned from correct tagged corpus affects greatly to the results and that a small tagged corpus is enough for the initial probabilities. The second result is that the incorporation of simple grammatical constraints works well in the improvements of the results. The final result gives that the total performance of the HMM- based parameter learning achieves almost the same level as the human developed rule-based Japanese morphological analyzer.

논문정보
  • - 주제 : 어문학분야 > 언어학
  • - 발행기관 : 한국언어정보학회
  • - 간행물 : 국제 워크샵, 1995권 0호
  • - 발행년도 : 1995
  • - 페이지 : pp.163-172 ( 총 10 페이지 )
  • - UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2015-700-001901853
저널정보
  • - 주제 : 어문학분야 > 언어학
  • - 성격 : 학술지
  • - 간기 : 기타
  • - 국내 등재 : -
  • - 해외 등재 : -
  • - ISSN :
  • - 수록범위 : 1983–2002
  • - 수록 논문수 : 265