基于Stacking算法的组合分类器及其应用于中文组块分析

摘要

与基于Voting方法的组合分类器相比,提出基于Stacking算法的多分类器组合方法,通过构造一个两层的叠加式框架结构,将4种分类器(fnTBL,SNoW,SVM,MBL)进行了组合,并融合各种可能的上下文信息作为各层分类器的输入特征向量,在中文组块识别中取得了较好的效果.实验结果表明,组合后的分类器无论在准确率还是召回率上都有所提高,在哈尔滨工业大学树库语料的测试下达到了F=93.64的结果.