一种基于SVM和HMM的老挝语机构名称识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811532381.2
IPC分类号：G06F17/27;G06F16/36
申请日期：
2018-12-14
申请人：
昆明理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于SVM和HMM的老挝语机构名称识别方法
申请号	CN201811532381.2	申请日期	2018-12-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-21	公开/公告号	CN109783803A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7;;;G;0;6;F;1;6;/;3;6查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	周兰江;晏雷
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于SVM和HMM的老挝语机构名称识别方法，属于自然语言处理和机器学习技术领域。本发明首先将老挝机构名称分为机构名称前缀词和机构名称后缀词，并根据老挝语特点将机构名称前缀词提取构造成一个机构名称特征词典，使用SVM模型判断存在于特征词典中的词是否为老挝机构名称前缀词，以确定前界，再使用HMM模型来确定老挝机构名称后界，以识别一个完整的机构名称。本发明融合了基于规则与基于机器学习方法的点，无需庞大的知识库作支撑，取得了比使用传统机器学习方法更好的结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供