基于SVM的组块识别及其错误驱动学习方法

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.

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

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60373095;60373096

在线出版日期：2006-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：17-24