摘要：传统的自然语言处理方法是将大量手工制定的特征输入到统计学习模型中,以完成文本的加工处理。条件随机场模型在多种自然语言处理任务中都取得了较好的效果,但手工特征制定的方式以及庞大的特征数量增加了模型建立的难度,降低了模型运算的速度,同时易使模型＂过拟合＂。为了解决上述问题,提出一种张量扩展的条件随机场模型,利用张量变换自动构建出复杂的特征,减少了手工特征制定的工作量,并使用Tucker分解算法加速模型,得到的模型可用于多种自然语言处理任务。实验表明,在提取相同基本特征的前提下,与传统的条件随机场模型相比,模型在多种自然语言处理任务中的性能都有所提高,具有一定的使用价值。

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