【摘 要】
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相比于传统的基于半监督学习的指代消解方法,Laplacian SVM（Support Vector Machine）能有效的挖掘已标注样本和未标注样本的相似性和关联性,更好的推导模型的分类边界.而传统La
【机 构】
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武汉大学软件国家重点实验室,武汉大学计算机学院,湖南大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61272274）,国家自然科学基金青年项目（No.61402340）,湖北省自然科学基金（No.2014CFB194）
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相比于传统的基于半监督学习的指代消解方法,Laplacian SVM（Support Vector Machine）能有效的挖掘已标注样本和未标注样本的相似性和关联性,更好的推导模型的分类边界.而传统Laplacian SVM采用欧式距离度量样本之间的距离,使得异类样本之间的相似性可能过大,不利于样本的准确分类.对此,提出一种基于数据驱动学习最优测度Laplacian SVM算法以解决中文指代消解语料不足的问题.该方法通过优化样本对之间的相似性约束条件和引入Fisher判别项,增大同类样本间的相似性,并突
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