太原理工大学学报
太原理工大學學報
태원리공대학학보
JOURNAL OF TAIYUAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2011年
5期
494-498
,共5页
问题分类%疑问词%义原%命名实体%支持向量机
問題分類%疑問詞%義原%命名實體%支持嚮量機
문제분류%의문사%의원%명명실체%지지향량궤
针对中文问题分类方法中提取语义信息不准确和特征向量维数过高导致处理速度过慢的问题,提出了一种融合多种语义特征的问题分类方法.借助HowNet,兼顾问句的句法和语义信息,选取问题疑问词、核心词的主要义原、命名实体、名词单/复数等四种分类特征,并在义原的提取过程中加入词义消岐技术,对事实疑问句进行分类.在某高校信息检索研究室的中文问题集上进行实验,实验结果证明了该方法的有效性,大类准确率92.82％,小类准确率84.45％,取得了较好的效果.
針對中文問題分類方法中提取語義信息不準確和特徵嚮量維數過高導緻處理速度過慢的問題,提齣瞭一種融閤多種語義特徵的問題分類方法.藉助HowNet,兼顧問句的句法和語義信息,選取問題疑問詞、覈心詞的主要義原、命名實體、名詞單/複數等四種分類特徵,併在義原的提取過程中加入詞義消岐技術,對事實疑問句進行分類.在某高校信息檢索研究室的中文問題集上進行實驗,實驗結果證明瞭該方法的有效性,大類準確率92.82％,小類準確率84.45％,取得瞭較好的效果.
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