基于SVM的汉语决策式依存分析

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决策式分析有着贪婪的特性,容易引起错误增殖。针对该问题,提出一种基于SVM的汉语决策式依存分析算法。利用SVM构建根查找器,用根结点将句子划分为2个子句。从子旬中识别出介词短语,采用改进后的Nivre算法分析子句。该算法在分析句子之前做预处理从而降低句子复杂度,减少错误增殖,分析准确率也相应得到提高。实验结果表明,该分析策略的准确率比Nivre算法提高了3.38%。
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