期刊文章详细信息
基于支持向量机的中文分词
Chinese Word Segmentation Based on Support Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]华侨大学厦门工学院计算机科学与工程系,厦门361021
年 份：2011
卷 号：17
期 号：19
起止页码：11-13
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：中文分词是中文信息处理的基础,也是很多中文应用首先要面对的问题。目前效果最好的分词模型是词位标注法,该方法需要使用一个分类器对每个汉字的位置进行判定。基于统计学习理论的支持向量机较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,被公认为是优秀的机器学习方法和分类算法。实现一个基于支持向量机的中文分词系统,并在实验中取得较好的结果,证明支持向量机适用于中文分词时的词位标注问题。
关 键 词：中文分词 词位标注 支持向量机
分 类 号：TP391.1]
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