基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取

摘要：

该文提出了一种基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取方法.该方法首先构建了基于藏语语言规则的模板系统,收集了包括格助词、特殊动词等具有明显语义信息的特征建设模板并泛化.针对规则方法的局限性,该文在模板的基础上,采用SVM机器学习方法,设计了一种处理多分类问题的层次分类器结构,同时对多样化的特征选取给予说明.最后,实验结果表明,基于SVM和模板相结合的方式可以对人物属性抽取的性能有较大提高.

关键词： 藏语 人物属性抽取 支持向量机 泛化模板

作者: 朱臻 孙媛

作者单位: 中央民族大学信息工程学院,北京市 100081;中央民族大学国家语言资源监测与研究中心少数民族语言分中心,北京市 100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015)

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2015-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）