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基于支持向量机的音字转换模型
被引量：
6
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作者
姜维
关毅
+1 位作者
王晓龙
刘秉权
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期100-105,共6页
针对N-gram在音字转换中不易融合更多特征,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的音字转换模型,有效提供可以融合多种知识源的音字转换框架。同时,SVM优越的泛化能力减轻了传统模型易于过度拟合的问题,而通过软间隔分类又在一定程度上克...
针对N-gram在音字转换中不易融合更多特征,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的音字转换模型,有效提供可以融合多种知识源的音字转换框架。同时,SVM优越的泛化能力减轻了传统模型易于过度拟合的问题,而通过软间隔分类又在一定程度上克服小样本中噪声问题。此外,本文利用粗糙集理论提取复杂特征以及长距离特征,并将其融合于SVM模型中,克服了传统模型难于实现远距离约束的问题。实验结果表明,基于SVM音字转换模型比传统采用绝对平滑算法的Trigram模型精度提高了1.2%;增加远距离特征的SVM模型精度提高1.6%。
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关键词
人工智能
自然语言处理
支持向量机
音字转换
粗糙集理论
远距离特征
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职称材料
题名
基于支持向量机的音字转换模型
被引量：
6
1
作者
姜维
关毅
王晓龙
刘秉权
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期100-105,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目资助(60435020)
国家自然科学基金项目资助(60504021)
文摘
针对N-gram在音字转换中不易融合更多特征,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的音字转换模型,有效提供可以融合多种知识源的音字转换框架。同时,SVM优越的泛化能力减轻了传统模型易于过度拟合的问题,而通过软间隔分类又在一定程度上克服小样本中噪声问题。此外,本文利用粗糙集理论提取复杂特征以及长距离特征,并将其融合于SVM模型中,克服了传统模型难于实现远距离约束的问题。实验结果表明,基于SVM音字转换模型比传统采用绝对平滑算法的Trigram模型精度提高了1.2%;增加远距离特征的SVM模型精度提高1.6%。
关键词
人工智能
自然语言处理
支持向量机
音字转换
粗糙集理论
远距离特征
Keywords
artificial intelligence
natural language processing
support vector machines
Pinyin-to-Character conversion
rough sets
long distance feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机的音字转换模型
姜维
关毅
王晓龙
刘秉权
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007
6
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