基于支持向量机的英语名词短语指代消解

• 作者: 周国栋 朱巧明 李艳翠 杨勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 指代消解 支持向量机 核函数
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 199-201,204
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.03.067

摘要

提出一种基于支持向量机(SVM)的英语名词短语的指代消解方法,并给出具体实现系统.实验采用了几个常用的基本特征,在MUC-6公开语料上测试得到的F值为68.6,优于同类型的其他原型系统.分析SVM中不同核函数对分类结果的影响以及不同的特征对指代消解的作用.实验结果表明,同位语、别名和字符串匹配3个特征对指代消解非常重要,距离作为特征使用时对指代消解没有帮助,但可在训练样例生成时作为限制条件来使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱巧明	苏州大学计算机科学与技术学院	261	2058	25.0	31.0
3	杨勇	苏州大学计算机科学与技术学院	102	846	16.0	26.0
7	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
11	李艳翠	苏州大学计算机科学与技术学院	10	112	6.0	10.0