摘要： 本文提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(Transductive HMM)的方法，用于文本组块(Text Chunking)分析的研究。该方法将一些上下文信息导入隐马尔科夫模型(HMM)，构造增益的隐马尔科夫模型(Transductive HMM)。该模型不需要修改标准的隐马尔科夫模型的训练和标注过程，只需要对训练语料根据导入的上下文信息进行相应的转换。实验结果显示，该方法在文本组块分析方面是有效的。

关键词: 中文信息处理 隐马尔科夫模型 文本组块分析 支持向量机 状态转移函数