基于KNN的汉语问句分类

被引：14

作者：

贾可亮

樊孝忠

许进忠

机构：

[1] 北京理工大学计算机学院

来源：

微电子学与计算机 | 2008年 / 01期

关键词：

问句分类; 语义相似度; KNN分类器;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2008.01.039

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。

引用

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