1、組塊識(shí)別是自然語(yǔ)言淺層句法分析的重要任務(wù)之一。它通過(guò)采用“分而治之”的策略把句子解析成較小的單元來(lái)簡(jiǎn)化句子結(jié)構(gòu)，并為進(jìn)一步揭示這些單元間的句法關(guān)系提供基礎(chǔ)。組塊識(shí)別作為一種確定性很高的部分分析結(jié)果，有利于解決機(jī)器翻譯中的歧義問(wèn)題。組塊識(shí)別還在信息檢索、信息抽取、文本分類及語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文的目的是在詞法分析的基礎(chǔ)上，完成漢語(yǔ)句子的組塊識(shí)別，為完全句法分析和其他自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供基礎(chǔ)。本文利用條件隨機(jī)域(CRFs)方

2、法進(jìn)行漢語(yǔ)句子的組塊識(shí)別研究，提出了基于CRFs的分布式策略與錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)技術(shù)相結(jié)合的組塊識(shí)別方法。 本文給出了一種分布式策略方法，它將11種類型的漢語(yǔ)組塊進(jìn)行分組，對(duì)不同組的組塊類型選取適合該組類型識(shí)別的敏感特征，結(jié)合CRFs構(gòu)建不同組的組塊識(shí)別模型；為進(jìn)一步提高組塊識(shí)別結(jié)果，本文利用基于CRFS的錯(cuò)誤驅(qū)動(dòng)技術(shù)對(duì)組塊進(jìn)行自動(dòng)糾錯(cuò)，將第一階段CRFs的組塊識(shí)別結(jié)果作為一般特征加入到第二階段CRFs識(shí)別的特征模板中，通過(guò)CRFs統(tǒng)計(jì)學(xué)