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基于SVM的汉语动词短语识别
引用本文:曹建芳,郑家恒.基于SVM的汉语动词短语识别[J].咸阳师范学院学报,2004,19(6):32-34.
作者姓名:曹建芳  郑家恒
作者单位:1. 忻州师范学院,计算机科学与技术系,山西,忻州,034000
2. 山西大学,计算机科学系,山西,太原,030006
摘    要:支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一个很有前途的分类新技术。本将支持向量机应用到汉语短语识别中,提出了一种基于支持向量机的汉语动词短语自动识别算法的设计与实现,和传统的基于规则的方法相比取得了比较满意的结果。

关 键 词:支持向量机  向量空间模型  动词短语  自动标注  语料库
文章编号:1672-2914(2004)06-0032-03
修稿时间:2004年8月10日

Automatic Identification of Verb Phrase for Chinese Language on Support Vector Machines
CAO Jian-fang,ZHENG Jia-heng.Automatic Identification of Verb Phrase for Chinese Language on Support Vector Machines[J].Journal of Xianyang Normal University,2004,19(6):32-34.
Authors:CAO Jian-fang  ZHENG Jia-heng
Institution:CAO Jian-fang1,ZHENG Jia-heng2
Abstract:Support Vector Machines(SVM)is a promising new technique of taxonomy. This paper proposes a simple application of Support Vector Machines to the problem of automatic identification of verb phrase for Chinese language, and puts forward the design and implementation of an algorithm about automatic identification of verb phrase for Chinese language based on Support Vector Machines. This algorithm reports better results contrasted with the classical technique of ruler.
Keywords:Support Vector Machines  Vector Space Model  Verb Phrase  Automatic Identification  Corpus
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