SVM驱动的汉语句子片段划分提升句法分析精度

本文主要探讨了"基于SVM的汉语句子片段划分"这一主题，针对中文句法分析中遇到的一个挑战——长句子导致的分析性能下降问题。作者提出了一种创新的方法，利用支持向量机(SVM)作为核心技术来解决这个问题。首先，文章通过分析句子的语法结构，将整个句子分解成多个片段，每个片段都具有特定的语法特征。这些片段的划分是基于对句子内部结构的理解，以便捕捉到句子中重要的语义单元。 在片段划分过程中，每个片段被赋予一个类别标签，这有助于后续的句法分析。接下来，这些片段按照它们各自的类别进行处理，每个类别被视为句法分析的独立单元。这样做降低了句法分析的复杂性，因为分析任务被分散到了更小、更易于管理的部分上，从而提高了分析的精确度。 SVM在这里起到了关键作用，作为分类器来识别和区分不同的片段类别。这种方法有效地避免了长句子对分析的影响，使得算法能够更好地处理文本中的依赖关系。通过连接这些片段并依据它们之间的依赖关系，最终形成了完整的句法分析结果。这种方法不仅提升了分析效率，还确保了分析结果的准确性。 本文的研究领域属于自然科学，特别是计算机科学与信息技术范畴，具体应用在中文自然语言处理(NLP)中的句法分析技术。关键词包括：依赖句法分析、句子片段、依存关系和支持向量机。该研究成果发表在哈尔滨工业大学学报，对于改进中文文本处理的性能具有实际意义，并可能为其他领域的句子分割提供有价值的参考方法。