基于SVM的中文组块分析

基于SVM(supportvectormachine)理论的分类算法 ,由于其完善的理论基础和良好的实验结果 ,目前已逐渐引起国内外研究者的关注。和其他分类算法相比 ,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力。文本组块分析作为句法分析的预处理阶段 ,通过将文本划分成一组互不重叠的片断 ,来达到降低句法分析的难度。本文将中文组块识别问题看成分类问题 ,并利用SVM加以解决。实验结果证明 ,SVM算法在汉语组块识别方面是有效的 ,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F =88 6 7%,并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况。