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ISSN: 2333-9721
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使用SVMs进行汉语浅层分析

DOI: 10.13190/jbupt.200801.5.tanym, PP. 5-8

Keywords: 支持向量机,浅层分析,组块

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Abstract:

提出了基于supportvectormachines(SVMs)的汉语浅层分析方法,并且为描述整个层次短语结构定义了10种汉语组块类型.与其他机器学习方法相比,该方法能自动选择对浅层分析有用特征,并能选择出有效的特征组合,较以前的研究可反映识别方向、特征模板、核函数、多分类方法及其组合对基于SVMs的汉语浅层分析性能的影响.在开放语料ChineseTreeBank上,Precision、Recall和FB1平均达到了95.36%、97.30%和96.32%.

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