利用AdaBoost-SVM集成算法和语块信息的韵律短语识别

• 作者: 冯志茹 钱揖丽
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 汉语语块 AdaBoost-SVM 韵律短语 识别
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理
• 页码范围: 2324-2330
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 6471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.12.020

摘要

提出一种基于汉语语块结构并利用AdaBoost-SVM集成学习算法的汉语韵律短语识别方法.首先,对语料进行自动分词、词性标注和初语块标注,然后基于结合紧密度获取语块归并规则并利用规则对初语块进行归并,得到最终的语块结构.其次,基于语块结构并利用AdaBoost-SVM集成算法,构建汉语韵律短语识别模型.同时,该文利用多种算法分别构建了利用语块信息和不利用语块的多个模型,对比实验结果表明,表示浅层句法信息的语块能够在韵律短语识别中做出积极有效的贡献;利用AdaBoos-SVM集成算法实现的模型性能更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱揖丽	山西大学计算机与信息技术学院	15	142	7.0	11.0
5	冯志茹	山西大学计算机与信息技术学院	2	16	2.0	2.0