基于SVM的组块识别及其错误驱动学习方法

被引：21

作者：

黄德根

王莹莹

机构：

[1] 大连理工大学计算机科学与工程系

来源：

中文信息学报 | 2006年 / 06期

关键词：

计算机应用; 中文信息处理; 组块分析; 错误驱动学习; 支持向量机(SVM); 规则集;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置];

摘要：

给出了一种错误驱动学习机制与SVM相结合的汉语组块识别方法。该方法在SVM组块识别的基础上,对SVM识别结果中的错误词语序列的词性、组块标注信息等进行分析,获得候选校正规则集;之后按照阈值条件对候选集进行筛选,得到最终的校正规则集;最后应用该规则集对SVM的组块识别结果进行校正。实验结果表明,与单独采用SVM模型的组块识别相比,加入错误驱动学习方法后,组块识别的精确率、召回率和F值均得到了提高。

引用

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共 11 条

[1]

基于神经元网络的汉语组块自动划分 [J].