一种基于SVM／RS的中文机构名称自动识别方法

被引：17

作者：

宇缨

王晓龙

刘秉权

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机学院

来源：

电子与信息学报 | 2006年 / 05期

关键词：

模式识别; SVM; 特征选择; 语义; 粗糙集; 语义搭配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.43 [];

学科分类号：

摘要：

该文提出一种支持向量机(support Vector Machines,SVM)和粗糙集(Rough Set,RS)相结合的巾文机构名称短语识别方法。该方法借助词的基术语义搭配关系表示短语的构成规则,并通过粗糙集属性约简的方法自动学>J 到机构名称构成规则的无冗余集。识别时,首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名,然后结合候选机构名以及其上下文词的语义特征,利用SVM分类器判断该候选是否是真正的机构名称。这种方法对1617万字人尾日榴语赳开卉々jIj=『Il请的F信钋剐诀到R,f16％．

引用

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