【摘 要】
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针对英语动词词形分类中存在分类效果较差的问题，本文设计了一种基于聚类算法的英语动词词形分类方法。构建英语动词词形语义结构模型，依据该模型使用语义本体特征构造方法，描述英语动词词形语义特征，以获取英语动词词形状态特征量，使用余弦相似度计算英语动词词形状态特征量之间的相似度，在此基础上，使用K-means算法和支持向量机算法相结合的方法，实现英语动词词形分类。实验结果表明，英语动词词形状态特征量之间的
【基金项目】
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安徽省教育厅质量工程课程思政建设示范中心项目； 蚌埠学院外国语学院大学英语课程思政建设示范中心（2020szzx25）；
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针对英语动词词形分类中存在分类效果较差的问题，本文设计了一种基于聚类算法的英语动词词形分类方法。构建英语动词词形语义结构模型，依据该模型使用语义本体特征构造方法，描述英语动词词形语义特征，以获取英语动词词形状态特征量，使用余弦相似度计算英语动词词形状态特征量之间的相似度，在此基础上，使用K-means算法和支持向量机算法相结合的方法，实现英语动词词形分类。实验结果表明，英语动词词形状态特征量之间的相似度计算结果的准确性较高，该方法对规则变化和不规则变化的英语动词词形均具有较优异的分类效果，将正松弛因子和错误惩罚参数分别设置为3000与9，可获得更好的英语动词词形分类结果。
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