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Morpho-Syntactic Tagging of Text in “Baoule” Language Based on Hidden Markov Models (HMM)

Journal of Software Engineering and Applications 2016年第10期9卷 516-523页

作者： Hyacinthe Konan Bi Tra Gooré Raymond Gbégbé Olivier Asseu Ecole Supérieure Africaine des TICs (ESATIC) Abidjan C&ocirc te d’Ivoire Institut National Polytechnique Félix Houphouë t Boigny (INP-HB) Yamoussoukro C&ocirc te d’Ivoire

The label text is a very important tool for the automatic processing of language. It is used in several applications such as morphological and syntactic text analysis, index-ing, retrieval, finished networks deterministic (in which all combinations of words that are accepted by the grammar are listed) or by statistical grammars (e.g., an n-gram in which the probabilities of sequences of n words in a specific order are given), etc. In this article, we developed a morphosyntactic labeling system language “Baoule” using hidden Markov models. This will allow us to build a tagged reference corpus and rep-resent major grammatical rules faced “Baoule” language in general. To estimate the parameters of this model, we used a training corpus manually labeled using a set of morpho-syntactic labels. We then proceed to an improvement of the system through the re-estimation procedure parameters of this model.

关键词： Corpus the set of tags the Morpho-Syntactic Tagging “Baoule” Language Hidden Markov Model

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