基于SVM的中文组块分析

李珩; 朱靖波; 姚天顺

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基于SVM的中文组块分析

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基于SVM(support vector machine)理论的分类算法,由于其完善的理论基础和良好的实验结果,目前已逐渐引起国内外研究者的关注.和其他分类算法相比,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力.文本组块分析作为句法分析的预处理阶段,通过将文本划分成一组互不重叠的片断,来达到降低句法分析的难度.本文将中文组块识别问题看成分类问题,并利用SVM加以解决.实验结果证明,SVM算法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=88.67%,并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况.

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来源
《中文信息学报》 |2004年第2期|1-7|共7页
作者
李珩; 朱靖波; 姚天顺;
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作者单位

东北大学,计算机软件与理论研究所,辽宁,沈阳,110004;

东北大学,计算机软件与理论研究所,辽宁,沈阳,110004;

东北大学,计算机软件与理论研究所,辽宁,沈阳,110004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机应用; 中文信息处理; 支持向量机; 结构风险最小化; 文本组块;

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