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期刊论文
用于中文缺省识别研究的机器学习方法
用于中文缺省识别研究的机器学习方法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangzanJane
【摘 要】
:
实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析
【作 者】
:
秦凯伟
孔芳
李培峰
朱巧明
徐生芹
【机 构】
:
苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2012年22期
【关键词】
:
缺省
自然语言处理
句法分析树
机器学习
语料
缺省识别
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(90920004,60970056,61070123,61003153);江苏省高校自然科学重大基础研究基金资助项目(08KJA520002);苏州市科技计划基金资助项目(SYG201112)
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实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析树上的性能。实验结果证明,该识别系统在标准的句法分析树上F值能达到84.01%,在自动句法树上能达到68.22%。
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