有判别训练的监督词性标注答案

【问题标题】：Discriminatively trained supervised part of speech tagging有判别训练的监督词性标注
【发布时间】：2012-10-22 16:21:21
【问题描述】：

我必须实现一个经过判别训练的有监督的词性标注器，我一直在研究几种技术，包括最大似然、感知器和大边距 (SVM)。最后，在阅读了几篇研究论文中引用的一些实验结果后，我决定使用 SVM。我已经研究了一段时间，理论上有几件事似乎有点令人困惑。有人可以向我指出一些相关的阅读材料来实际实现，或者只是更清楚地说明如何使用维特比算法来实现它。

附： : 我不是在寻求解决方案，只是需要一些指导。

【问题讨论】：

标签： nlp svm part-of-speech pos-tagger

【解决方案1】：

我建议，阅读一些经典论文。

著名的基于三元组的方法，TnT。
著名的maximum entropy approach by Ratnaparkhi和他的dissertation：

以及在 Python NLTK 中使用 Maxent 逐步构建 paper：

你也可以学习一些开源软件，比如Apache OpenNLP、Python NLTK或者我自己实现的PurePos

对于使用 SVM，您可以查看 here 和 here。

【讨论】：