基于弱指导SVM的汉语动词次范畴化自动获取

• 作者: 赵铁军 韩习武
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 汉语动词 次范畴化 弱指导 SVM
• 年，卷（期）: 2006,（28）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 9-11,27
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.28.003

摘要

动词次范畴化自动获取过程主要涉及到两个典型步骤:一、依据启发性规则生成次范畴化假设;二、应用统计方法对假设集合进行过滤,选择可靠的次范畴化类型.此前改进获取性能的研究都集中在统计过滤阶段,并且相关实验的假设生成阶段都没有涉及到有指导的训练过程,因此所有这些方法都是无指导的.文章提出一种弱指导的汉语动词次范畴化自动获取方案,并应用SVM分类器取代原系统中的无指导假设生成模块.实验结果表明,最终获取性能有了统计意义上的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机学院	123	1278	19.0	32.0
2	韩习武	黑龙江大学计算机学院	9	11	2.0	2.0