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相比于传统的基于半监督学习的指代消解方法，Laplacian SVM（Support Vector Machine）能有效的挖掘已标注样本和未标注样本的相似性和关联性，更好的推导模型的分类边界.而传统Laplacian SVM采用欧式距离度量样本之间的距离，使得异类样本之间的相似性可能过大，不利于样本的准确分类.对此，提出一种基于数据驱动学习最优测度Laplacian SVM算法以解决中文指代消解...