【作者】 王屹林； 朱慕华； 朱靖波；

【Author】 Wang Yilin, Zhu Muhua, Zhu Jingbo (Natural Language Processing Lab of Northeastern University, Shenyang 110004, China)

【机构】 东北大学自然语言处理实验室；

【摘要】 支持向量机是当前经常被使用的分类模型。本文使用支持向量机处理中文分词任务,并且在支持向量机的初步结果上, 根据其分词特性设计实现了个性化后处理规则。实验结果表明,支持向量机与后处理规则结合而实现的分词系统,在Sighan评测的数据上达到了良好的效果。更多还原

【Abstract】 Support vector machine is a state-of-art model in most classification task. We present a Chinese word segmentation system based on support vector machine that provides a frmawork to use a large number of linguistic features . Our system performs well especially followed with specified multiple postprocess rules.更多还原