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Predicting Chinese Abbreviations from Definitions:An Empirical Learning Approach Using Support Vector Regression被引量：8: 2008年; 用汉语，短语和命名实体在情报检索起一个中央作用。然而，缩写使基于关键词的途径更少有效。这篇论文介绍一条实验学习途径给中国缩写预言。在这研究，每缩写作为相应定义(扩展形式) 的一种减少的形式被拿，并且缩写预言在缩写候选人之中作为一个得分并且评价的问题被形式化，它自动地从相应定义被产生。由为得分采用支持向量回归(SVR ) ，我们能和他们的 SVR 价值获得多重缩写候选人，它被用于候选人评价。试验性的结果证明 SVR 方法比缩写预言的流行启发式规则更好表现。在缩写预言，另外， SVR 方法超过隐藏的 Markov (唔) 。这篇文章(doi:10.1007/s11390-008-9156-5 ) 的联机版本包含增补材料，它对授权用户可得到。; 孙栩王厚峰王波; 关键词：中文信息处理支持向量回归

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国家自然科学基金(s60473138)