融合藏族人名音节特征的性别自动识别

• 作者: 华却才让 夏吾吉 扎西吉 色差甲 贡保才让
• 来源期刊: 西北民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 藏族人名 性别识别 音节特征 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3234字
• 语种: 中文

摘要

藏族人名的性别自动识别是自然语言处理中非常重要的基础性问题之一.文章中提出了融合音节特征的SVM模型藏族人名性别识别方法,采用支持向量机(SVM)模型为基本框架,依据藏族人名的构词特征和统计分析,设计了特征模板,使支持向量机模型有效地处理藏族人名性别识别问题.实验结果表明,在包含18821个藏族人名的103974个句子中,随机抽取3764个藏族人名作为测试语料,对SVM的高斯核、线性核、多项式核和S型核等4个常用核函数做了实验,性别自动识别的准确率分别达到99.98%、98.81%、96.98%和95.45%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华却才让	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	18	86	6.0	8.0
2	夏吾吉	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	6	8	2.0	2.0
6	色差甲	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	6	6	2.0	2.0
7	扎西吉	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	5	13	2.0	3.0
8	贡保才让	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	3	6	2.0	2.0