作者：李珩; 朱靖波; 姚天顺计算机应用中文信息处理支持向量机结构风险最小化文本组块svm分类算法
摘要：基于SVM(support vector machine)理论的分类算法，由于其完善的理论基础和良好的实验结果，目前已逐渐引起国内外研究者的关注。和其他分类算法相比，基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力。文本组块分析作为句法分析的预处理阶段，通过将文本划分成一组互不重叠的片断，来达到降低句法分析的难度。本文将中文组块识别问题看成分类问题，并利用SVM加以解决。实验结果证明，SVM算法在汉语组块识别方面是有效的，在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=88．67％，并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况。
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