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面向问答社区的粗粒度问句分类算法
被引量:
3
1
作者
延霞
范士喜
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期219-222,286,共5页
面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73...
面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73.6%。
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关键词
问答系统
问答社区
问句
分类
支持向量机
多标记多分类
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职称材料
题名
面向问答社区的粗粒度问句分类算法
被引量:
3
1
作者
延霞
范士喜
机构
深圳信息职业技术学院计算机学院
哈尔滨工业大学深圳研究生院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期219-222,286,共5页
基金
深圳信息职业技术学院科工类项目研究基金项目(YB201016)
文摘
面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73.6%。
关键词
问答系统
问答社区
问句
分类
支持向量机
多标记多分类
Keywords
Question-answering (QA) CQA Question classification SVM MLMC
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向问答社区的粗粒度问句分类算法
延霞
范士喜
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
3
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