CN201710211762X
2017-04-01
发明专利
基于决策树和SVM混合模型的中文句型分类方法
华南理工大学
已授权
本发明公开了一种基于决策树和SVM混合模型的中文句型分类方法,首先获取训练样本集;根据训练样本集中各类句型的训练样本构建得到特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树,并且将训练样本集中的各训练样本分别输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行句型判定;提取出上述决策树均不能判定的训练样本,通过这些训练样本训练得到SVM分类器。首先将测试样本输入至特殊陈述句决策树、疑问句决策树和否定句决策树进行判定,在未得出判定结果的情况下输入至SVM分类器进行分类,本发明方法将决策树和SVM分类器相结合,能准确判断出大部分正常句子,又可以高效处理一部分难以归纳总结的句子,提升句型分类准确率。