【摘 要】
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中文句法结构复杂,特征维数较高,目前已知最好的汉语句法分析效果与其他西方语言相比还有一定的差距.为进一步提高中文句法分析的效率和精度,该文提出一种采用二阶范数软间隔
【基金项目】
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国家自然科学基金（60975035,61273291）,山西省回国留学人员科研资助项目（2012-008）
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中文句法结构复杂,特征维数较高,目前已知最好的汉语句法分析效果与其他西方语言相比还有一定的差距.为进一步提高中文句法分析的效率和精度,该文提出一种采用二阶范数软间隔优化的结构化支持向量机（Structural Support Vector Machines,Structural SVMs）方法对基于短语结构的中文句法进行分析,通过构造结构化特征函数（ψ）（x,y）,体现句法树的输入信息,并根据中文句子本身具有的强相关性,在所构造的（ψ）（x,y）中增加中文句法分析树中父节点的信息,使（ψ）（x,y）包含了
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