中文的有些单词对应多个词性，所以给词标注词性是需要研究的问题。解决此问题的一个方法是从单词的所有可能的词性中选出其最常用的词性作为这个词的词性，也就是一个概率最大的词性。隐马尔可夫模型同时考虑到了次的生成概率与词性之间的转移概率，所以能够提高词性的准确率。 中文的有些单词对应多个词性，所以给词标注词性是需要研究的问题。解决此问题的一个
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使用隐马尔科夫模型Viterbi算法解决词性标注问题
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