基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取

被引：18

作者：

朱臻 ^{[1
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]}

孙媛 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中央民族大学信息工程学院

[2] 中央民族大学国家语言资源监测与研究中心少数民族语言分中心

来源：

中文信息学报 | 2015年 / 06期

关键词：

人物属性抽取; 藏语语言处理; SVM; 层次分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

该文提出了一种基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取方法。该方法首先构建了基于藏语语言规则的模板系统,收集了包括格助词、特殊动词等具有明显语义信息的特征建设模板并泛化。针对规则方法的局限性,该文在模板的基础上,采用SVM机器学习方法,设计了一种处理多分类问题的层次分类器结构,同时对多样化的特征选取给予说明。最后,实验结果表明,基于SVM和模板相结合的方式可以对人物属性抽取的性能有较大提高。

引用

页码：220 / 227

页数：8

共 4 条

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