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为提高汉语动词次范畴化框架（SCFs）的分析性能，提出了一种新的次范畴论元分析方法。该方法引入了基于间隙加权子序列的核函数，以传统规则的右部作为分类类别，将规则左部作为问题输入空间，将原本规则推导的问题转化为机器学习问题。由于间隙加权子序列核函数可以考虑跨距离的词之间的依赖关系，加之机器学习方法的引入，使得论元识别精度从55．16％提到了93．43％，并且极大提高了次范畴整句获取精度。