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SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别
被引量：
4
1
作者
邹宏梅
王挺
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第4期91-94,123,共5页
本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。...
本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。
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关键词
支持向量机
基于转换的错误驱动学习
汉语组块识别
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题名
SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别
被引量：
4
1
作者
邹宏梅
王挺
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第4期91-94,123,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60403050)
文摘
本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。
关键词
支持向量机
基于转换的错误驱动学习
汉语组块识别
Keywords
support vector machines（SVM）
transformation-based error-driven learning
Chinese chunk recognition
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别
邹宏梅
王挺
《计算机工程与科学》
CSCD
2007
4
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