Chinese Word Segmentation as LMR Tagging
作者：Nianwen Xue,LibinShen
單位：Inst. for Research in Cognitive Science；UniversityofPennsylvania
出處：Proceedings of the Second SIGHAN Workshop on Chinese Language Processing, July 2003, pp. 176-179.
主要內容：確定了標註體系LMR；MEMM方法；迭代次數與效果分析
這個算法基於MEMM模型。
因爲，MEMM有標註偏置問題，所以採用了左到右，右到左兩向分詞。
並使用Transformation—Based Learning去合併結果。
實事證明，兩向分詞並沒有顯著好於單向分詞。目前結果 Academia Sinica是95.9%，Hong Kong City是 91.6%
對於不同的訓練語料，迭代次數不同，過度擬合反而會使效果下降。