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融合类别线索词的中文问题分类
被引量:
2
1
作者
高超
杨思春
万家山
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第2期73-78,84,共7页
针对中文问题中分类有效信息较少这一特点,提出一种融合类别线索词集(CCWs)的自动特征组合绑定算法。该方法在提取词袋、词性和命名实体的基础上,通过对问题意图刻画更为准确的中心词、主语、疑问词以及疑问词相关成分作为问题类别线索...
针对中文问题中分类有效信息较少这一特点,提出一种融合类别线索词集(CCWs)的自动特征组合绑定算法。该方法在提取词袋、词性和命名实体的基础上,通过对问题意图刻画更为准确的中心词、主语、疑问词以及疑问词相关成分作为问题类别线索词集。通过实验表明,利用CCWs和基本特征进行特征组合以及绑定后形成的新特征,在小规模不平衡的语料数据集上能有效提高分类器的分类性能。该组合绑定的方法在一定程度上提高了SVM分类器的精度,分别在小类和大类上达到86.77%和94.08%。
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关键词
类别线索词集
中文问题分类
特征组合绑定
SVM
下载PDF
职称材料
题名
融合类别线索词的中文问题分类
被引量:
2
1
作者
高超
杨思春
万家山
机构
安徽信息工程学院计算机与软件工程系
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
安徽工业大学计算机科学与技术学院
出处
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018年第2期73-78,84,共7页
基金
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2016A069)
安徽高校自然科学研究重大项目(KJ2017ZD53)
文摘
针对中文问题中分类有效信息较少这一特点,提出一种融合类别线索词集(CCWs)的自动特征组合绑定算法。该方法在提取词袋、词性和命名实体的基础上,通过对问题意图刻画更为准确的中心词、主语、疑问词以及疑问词相关成分作为问题类别线索词集。通过实验表明,利用CCWs和基本特征进行特征组合以及绑定后形成的新特征,在小规模不平衡的语料数据集上能有效提高分类器的分类性能。该组合绑定的方法在一定程度上提高了SVM分类器的精度,分别在小类和大类上达到86.77%和94.08%。
关键词
类别线索词集
中文问题分类
特征组合绑定
SVM
Keywords
category clue words set
Chinese question classification
combination binding features
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合类别线索词的中文问题分类
高超
杨思春
万家山
《苏州科技大学学报(自然科学版)》
CAS
2018
2
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