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结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型
被引量:
2
1
作者
冯丽萍
焦莉娟
《现代计算机》
2010年第7期24-27,共4页
以支持向量机(SVM)为基本框架,提出一种结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型。考虑中文组织机构名的特点,抽取局部特征与全局特征,并将特征向量转化为二进制表示,在此基础上建立训练集。基于1998年《人民日报》语料的实验结...
以支持向量机(SVM)为基本框架,提出一种结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型。考虑中文组织机构名的特点,抽取局部特征与全局特征,并将特征向量转化为二进制表示,在此基础上建立训练集。基于1998年《人民日报》语料的实验结果表明,该混合模型对中文组织机构名的识别是有效的。同时基于不同测试数据的实验结果表明,该模型对不同测试数据源具有一致性。
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关键词
支持向量机
中文组织机构名识别
全局特征
局部特征
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职称材料
题名
结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型
被引量:
2
1
作者
冯丽萍
焦莉娟
机构
山西忻州师范学院计算机科学与技术系
出处
《现代计算机》
2010年第7期24-27,共4页
文摘
以支持向量机(SVM)为基本框架,提出一种结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型。考虑中文组织机构名的特点,抽取局部特征与全局特征,并将特征向量转化为二进制表示,在此基础上建立训练集。基于1998年《人民日报》语料的实验结果表明,该混合模型对中文组织机构名的识别是有效的。同时基于不同测试数据的实验结果表明,该模型对不同测试数据源具有一致性。
关键词
支持向量机
中文组织机构名识别
全局特征
局部特征
Keywords
Chinese Organization Names Recognization
Local Features
Global Features
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型
冯丽萍
焦莉娟
《现代计算机》
2010
2
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