基于HMSVM模型的动词+名词关系研究  

Research on Chinese Verb+Noun Based on HMSVM Model

作　　者：王仲华[1] 卢娇丽[2] 

机构地区：[1]太原师范学院数学系,太原030012 [2]山西大学现代教育技术中心,太原030006

出　　处：《电脑开发与应用》2013年第5期12-14,共3页Computer Development & Applications

摘　　要：动词+名词现象在中文句法分析中具有非常重要的地位,它直接影响着句子的结构分析,隐马尔科夫支持向量机是兼顾词语前后关系的一种结构化学习模型,该模型在英文句法分析中的有效性已经被证明,将该模型用于中文动词+名词关系分析识别任务,实验结果表明,该模型能获得很好的关系识别效果。Verb＋noun relation is an important structure in Chinese parsing,it has effect on analysing sentence structure.Hidden Markov Support Vector Machines is a novel structural learning model that can take account of the neighboring relations before or after the current words.Its efficiency has been proved in English parsing.In this paper,we apply HMSVM to solve Chinese verb ＋noun relation problem.The results of experiment show a better relation recognition effect.

关 键 词：动词+名词 隐马尔科夫支持向量机 中文句法分析 关系识别 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]