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一种基于SVMRS的中文机构名称自动识别方法.pdf
第28卷第5期 电子与信息学报 、，01．28No．5
2006年5月 JournalofElectronicsInformation May2006
Technology
一种基于SVM瓜S的中文机构名称自动识别方法
宇缨 王晓龙 刘秉权
(哈尔滨工业大学计算机学院哈尔滨 150001)
Vector
摘要该文提出一种支持向量机(SupportMachines，SVM)和粗糙集(RoughSet，RS)相结合的中文机构名称
短语识别方法。该方法借助词的基本语义搭配关系表示短语的构成规则，并通过粗糙集属性约简的方法自动学习
到机构名称构成规则的无冗余集。识别时，首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名，然后结合候选机
构名以及其上下文词的语义特征，利用SVM分类器判断该候选是否是真正的机构名称。这种方法对1617万字人
民日报语料开放测试的F值分别达到82．06％。
关键词模式识别，SVM，特征选择，语义，粗糙集，语义搭配
中图分类号：TP391．43 文献标识码：A
AMethodofAutomatic forChinese
Recognition
NameBasedonSVM／RS
Organization
Yu Liu
YingWangXiao··long Bing-—quart
150001，China)
AbstractAmethodto Chinese names Vector RS
identify organizationby Machines)and
utilizingSVM(Support
is
ruleof namedefinedbasedonsemantemecollocation then
(RoughSet)is organization relation，and
provided．Forming
setof rulesCanbelearned attribute inRS chain
the reduction
an-redundancyroughforming byemploying automatically．A
ofwords isselectedfirstas aSVMclassifierdiscernwhetheracandidateisreal
rule candidate，then
matchingforming
name tocandidatesemantemeanditscontextualsemantemewhile of
organizationaccor
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