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基于SVM的汉语句子片段划分
  • ISSN号:0367-6234
  • 期刊名称:《哈尔滨工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60575042,60675034)
中文摘要:

针对长句子引起句法分析性能下降的问题,本文提出了一种基于SVM的句子片段划分方法:先根据语法结构将句子划分为多个片段,识别出每个片段的类别;然后根据片段的类别将句子分割为几个部分,每个部分作为句法分析的基本单元;最后将句法分析之后的各个部分进行合并,形成完整的分析结果.该方法减小了句法分析的复杂度,提高了分析的准确率.

英文摘要:

Aimed at the decreased performance of syntactic parsing caused by long sentence, this paper presents a method of identifying the segments based on the SVM classifier to solve this problem. In this method, a sentence is firstly divided into different segments, each of which is assigned a label to indicate its syntactic type. Then the sentence is parsed based on the segments. Finally, all the segments are linked together through the dependency relations and the parsing of the whole dependency tree is completed. Experiments show that the identification of segments decreases the complexity of parsing and improves the accuracy of Chinese dependency parsing.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工业大学
  • 主编:冷劲松
  • 地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:
  • 电话:0451-86403427 86414135
  • 国际标准刊号:ISSN:0367-6234
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1235/T
  • 邮发代号:14-67
  • 获奖情况:
  • 2000年获黑龙省科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27329