搜索引擎日志中“N+V+N”和“V+N+N”型短语功能类别识别

• 作者: 吕学强 施水才 郑丽
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 搜索引擎日志 "N+V+N" "V+N+N" 功能类别
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 112-116,125
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.09.030

摘要

采用支持向量机(SVM)方法实现搜索引擎日志中“N+V+N”、“V+N+N”型短语功能类别识别.通过选取不同特征,构建多特征模板,实现对“N+V+N”、“V+N+N”型短语中名词短语、动词短语、主谓短语三种功能短语的自动识别,并且针对不同词性标注集对实验结果是否有影响进行了实验.实验结果显示,SVM在搜索引擎日志短语识别中有很高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施水才	北京信息科技大学中文信息处理研究中心	52	872	12.0	28.0
2	吕学强	北京信息科技大学中文信息处理研究中心	146	1187	15.0	30.0
3	郑丽	北京信息科技大学中文信息处理研究中心	3	6	2.0	2.0