作者：夏吾吉; 华却才让; 色差甲; 贡保才让; 扎...藏族人名性别识别音节特征
摘要：藏族人名的性别自动识别是自然语言处理中非常重要的基础性问题之一.文章中提出了融合音节特征的SVM模型藏族人名性别识别方法,采用支持向量机（SVM）模型为基本框架,依据藏族人名的构词特征和统计分析,设计了特征模板,使支持向量机模型有效地处理藏族人名性别识别问题.实验结果表明,在包含18 821个藏族人名的103974个句子中,随机抽取3 764个藏族人名作为测试语料,对SVM的高斯核、线性核、多项式核和S型核等4个常用核函数做了实验,性别自动识别的准确率分别达到99.98%、98.81%、96.98%和95.45%.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《西北民族大学学报·哲学社会科学版》（CN：62-1185/C）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《西北民族大学学报·哲学社会科学版》自创刊以来，在学校历届党政领导的关心、支持、指导下，在广大编辑人员的努力下，经过近三十年的不断发展，已经成为学校教学、科研、学科建设工作的有机组成部分，成为展示我校学术水平、开展国内外学术交流、培养学术人才的重要窗口和平台。
杂志详情
