基于增益的隐马尔科夫模型的文本组块分析

本文提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductivehmm)的方法，用于文本组块(textchunking)分析的研究。该方法将一些上下文信息导入隐马尔科夫模型(hmm)，构造增益的隐马尔科夫模型(transductivehmm)。该模型不需要修改标准的隐马尔科夫模型的训练和标注过程，只需要对训练语料根据导入的上下文信息进行相应的转换。实验结果显示，该方法在文本组块分析方面是有效的。