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抽象的

基于量子神经网络的印地语词性标注器

Ravi Narayan，副总裁 Singh，S. Chakraverty

语料库中的词性消歧是自然语言处理中最具挑战性的领域。然而，过去已经做了一些工作来使用隐马尔可夫模型和神经网络来克服印地语双语语料库消歧问题。在本文中，使用了用于印地语词性标注器的量子神经网络（QNN）。为了分析所提出方法的有效性，对来自各种报纸的具有 11500 个单词的 2600 个新闻项目句子进行了评估。在模拟和评估过程中，准确率达到了99.13%，与其他现有的印地语词性标注方法相比明显优于其他方法。