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基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取
人物属性抽取 藏语语言处理 SVM 层次分类器
2016/2/24
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。
命名实体在文本中承载信息的重要单元,正确分析存在歧义的命名实体对文本的理解起着关键性作用。该文提出基于多源知识和Ranking SVM的中文微博命名实体链接,结合同义词词典、百科资源等知识产生初始候选实体集合,同时从文本中抽取多种组合特征,利用Ranking SVM对候选实体集合进行排序,从而得到目标实体。在NLPCC20141中文微博实体链接评测数据集上进行了实验,获得了89.40%的平均准确率...