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登録内容 (EID=180427)

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種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
カテゴリ (推奨): 研究 [継承]
共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門.感性情報処理 (2006年4月1日〜2016年3月31日) [継承]
著者 (必須): 1. (英) SUN Xiao (日) (読)
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貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.任 福継 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座]/->個人[中川 福継])
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学籍番号 (推奨):
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3. (英) Huang Degen (日) (読)
役割 (任意):
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学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Dual-chain Unequal-state CRF for Chinese New Word Detection and POS Tagging  (日)    [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In Chinese language processing, new words are particularly problematic. It is impossible to get a complete dictionary as new words can always be created. We proposed a unified dual-chain unequal-state CRF model to detect new words together with their part-of-speech in Chinese texts regardless of the word types such as compound words, abbreviation, person names, etc. The dual-chain unequal-state CRF model has two state chains with unequal number of states. The unequal state chains could model flexible hierarchical lexical information for both Chinese new word detection and POS tagging, and also integrate complex context features like the global information. The experimental results show that the proposed method is capable of detecting even low frequency new words and their parts-of-speech synchronously with satisfactory results.  (日)    [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨): IEEE [継承]
誌名 (必須): (英) IEEE NLP-KE 2008 (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 60 66 [継承]
都市 (必須): 北京 (Beijing/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2008年 10月 20日 (平成 20年 10月 20日) [継承]
URL (任意):
DOI (任意): 10.1109/NLPKE.2008.4906786    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意):
WOS (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● Xiao SUN, Fuji Ren and Degen Huang : Dual-chain Unequal-state CRF for Chinese New Word Detection and POS Tagging, IEEE NLP-KE 2008, 60-66, Beijing, Oct. 2008.
欧文冊子 ● Xiao SUN, Fuji Ren and Degen Huang : Dual-chain Unequal-state CRF for Chinese New Word Detection and POS Tagging, IEEE NLP-KE 2008, 60-66, Beijing, Oct. 2008.

関連情報

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