基于自学习规则和改进贝叶斯结合的问题分类

根据对中文问题的分析可知,问题中的疑问词和中心词等关键词对问题所属类型起着决定性的作用。提出利用自学习方法建立疑问词—类别和疑问词+中心词—类别两种规则,并结合改进贝叶斯模型的问题分类方法。该方法充分利用了关键词对分类的贡献。实验结果表明,该分类方法有很大的改进,准确率达到了84%。

基于答案模式和语义特征融合的答案抽取方法

答案抽取是问答系统的关键技术。根据对问题-答案的分析可知,它们之间不仅存在语义上的相似性,而且还有句法上的关联性。提出了一种基于问题-答案之间句法模式和句子语义二元特征融合的答案抽取方法。通过对不同的特征赋予不同的权值来调节各特征对答案抽取准确率计算的贡献。与其他方法相比,描述答案的信息更加全面,答案抽取更加准确。

基于后验概率制导的B-KNN文本分类方法

针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类准确率的同时提高KNN方法的效率。实验结果表明,与KNN相比,B-KNN的性能有较大提升,更适用于具有较深层次类型空间的文本分类应用。

重载小量程扭矩传感器设计

为解决垂直轴线方向大载荷下的小扭矩测量问题,通过在传感器两端布置成对安装的轴承,设计了一种可承受重载的扭矩传感器,基于测量原理分析和强度计算,确定了传感器结构尺寸。对传感器负载工况下变形与普通传感器变形进行了有限元分析。结果表明,所设计的两端双轴承支承结构能够减小弯矩对传感器扭转轴的影响,传感器满足大重力负载下的小扭矩测量要求。