基于自学习规则和改进贝叶斯结合的问题分类

被引:12
作者
田卫东
高艳影
祖永亮
机构
[1] 合肥工业大学计算机与信息学院
关键词
问题分类; 问答系统; 疑问词; 中心词; 改进贝叶斯模型; 规则;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
081203 ; 0835 ;
摘要
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%。
引用
收藏
页码:2869 / 2871
页数:3
相关论文
共 4 条
[1]   一种新的层次化结构问题分类器 [J].
李方涛 ;
张显 ;
孙建树 ;
朱小燕 .
中文信息学报, 2008, (01) :93-98
[2]   基于知网的中文问题自动分类 [J].
孙景广 ;
蔡东风 ;
吕德新 ;
董燕举 .
中文信息学报, 2007, (01) :90-95
[3]   基于改进贝叶斯模型的问题分类 [J].
张宇 ;
刘挺 ;
文勖 .
中文信息学报, 2005, (02) :100-105
[4]  
Question classification using support vector machines .2 Dell Zhang,Wee Sun Lee. Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval(SIGIR) . 2003