基于隐马尔可夫模型的英语单词词性智能分析判断研究

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	作者：李谈笑 关键词：英语 ; 词性分析 ; 隐马尔可夫模型 中文刊名：TXSJ 英文刊名：Telecom World 机构：重庆市巴蜀中学校; 出版日期：2019-04-25 出版单位：通讯世界 年：2019 期：v.26;No.347 语种：中文; 页：TXSJ201904185 页数：2 CN：04 ISSN：11-3850/TN 分类号：290-291

摘要

英语作为国际语言,在日常生活、学习中非常重要。随着经济全球化及科技进步,越来越多的人为了掌握发达国家先进技术,更应该学好英语。但是,对英语初学者来说,词性分析判断是难点,而准确判断词性又是掌握英语的先决条件。本文应用隐马尔科夫模型对英语语句中的单词词性进行自动分析判断,能有效帮助初学者准确掌握英语单词词性。本文基于语料集COCA进行实验的训练及验证,印证了在英语语句中采用此方法,词性判断准确率达到97.5%。
        

引文

[1]岑咏华,韩哲,季培培.基于隐马尔科夫模型的中文术语识别研究[J].现代图书情报技术,2008,24(12):54-58.
    [2]何中清,彭宣维.英语语料库研究综述:回顾、现状与展望[J].外语教学,2011,32(1):6-10.
    [3]邵宏,韦汉.COCA语料库在汉语旅游语篇英译教学中的应用[J].重庆与世界(学术版),2014(4):56-58.