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基于支持向量机的英语名词短语指代消解

消耗积分:5 | 格式:rar | 大小:286 | 2009-03-30

刘埃生

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提出一种基于支持向量机(SVM)的英语名词短语的指代消解方法,并给出具体实现系统。实验采用了几个常用的基本特征,在MUC-6 公开语料上测试得到的F 值为68.6,优于同类型的其他原型系统。分析SVM 中不同核函数对分类结果的影响以及不同的特征对指代消解的作用。实验结果表明,同位语、别名和字符串匹配3 个特征对指代消解非常重要,距离作为特征使用时对指代消解没有帮助,但可在训练样例生成时作为限制条件来使用。
关键词:指代消解;支持向量机;核函数

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