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给出了一种错误驱动学习机制与SVM相结合的汉语组块识别方法。该方法在SVM组块识别的基础上，对SVM识别结果中的错误词语序列的词性、组块标注信息等进行分析，获得候选校正规则集；之后按照阈值条件时候选集进行筛选。得到最终的校正规则集；最后应用该规则集对SVM的组块识别结果进行校正。实验结果表明，与单独采用SVM模型的组块识别相比，加入错误驱动学习方法后，组块识别的精确率、召回率和F值均得到了提高。