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别致

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇SVM
  • 1篇ADABOO...

机构

  • 1篇南京大学
  • 1篇南京师范大学

作者

  • 1篇陈家骏
  • 1篇周俊生
  • 1篇别致

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于SVM-Adaboost的中文组块分析被引量：2
2008年
组块分析是一种非常重要的句法分析预处理手段,通过将文本划分成一组互不重叠的片断,来达到降低句法分析的难度。提出一种基于SVM-Adaboost的中文组块分析方法,将基于线性核函数的支持向量机与Adaboost算法相结合,以基于线性核函数的SVM作为Adaboost的分量分类器,在学习过程中改变分量分类器的核参数。实验结果表明了该算法的有效性。
别致周俊生陈家骏
关键词：ADABOOST支持向量机
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