王仲华,卢娇丽

(1.太原师范学院 数学系,山西 晋中 030619; 2.山西大学 现代教育技术中心, 山西 太原 030006)



*1基于SVM和词性对分析的VN组合关系识别

王仲华1,卢娇丽2

(1.太原师范学院 数学系,山西 晋中 030619; 2.山西大学 现代教育技术中心, 山西 太原 030006)

〔摘要〕在动词+名词关系是中文句子结构中一种非常重要的语言现象,它在中文句法分析和组块分析时经常引起歧义,文章在充分分析了词性对统计信息的基础上,首先对动词+名词关系重要性进行了举例和统计说明,然后将动宾关系和偏正关系这两种重要的歧义关系识别问题看作分类问题,由于支持向量机在高维度、小样本数据中具有良好的泛化能力,将其作为分类器,最后将分类的结果用于指导中文句法分析的语义消歧,实验结果表明,该模型能获得很好的关系识别效果．

〔关键词〕动词+名词;支持向量机;词性对分析;关系识别

0引言

在中文完全句法分析和浅层句法分析和语料处理过程中,发现自然语言处理中存在大量的歧义现象,这些歧义直接影响着句子分析的质量和效率,而VN结构(动词+名词或v+n关系)是常见的歧义结构,为了自动获取歧义消除的知识,文献[1]对汉语中的动词和名称的交融从语言学角度给出了深层次分析,文献[2]利用了复杂的特征构造方法处理VN组合,文献[3]中使用了动词、名词本身及其上下文信息作为特征,而动词+名词常见的结构关系为动宾和偏正关系,能形式化为分类问题,利用朴……