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该文提出了一种基于SVM和泛化模板协作的藏语人物属性抽取方法。该方法首先构建了基于藏语语言规则的模板系统,收集了包括格助词、特殊动词等具有明显语义信息的特征建设模板并泛化。针对规则方法的局限性,该文在模板的基础上,采用SVM机器学习方法,设计了一种处理多分类问题的层次分类器结构,同时对多样化的特征选取给予说明。最后,实验结果表明,基于SVM和模板相结合的方式可以对人物属性抽取的性能有较大提高。