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基于依存关系与支持向量机的中文问题分类方法

Chinese Question Classification Using SVM Based on Dependency Relations

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【作者】 林旭东； 孙爱东； 林丕源； 刘汉兴；

【Author】 LIN Xu-dong,SUN Ai-dong,LIN Pi-yuan,LIU Han-xing(College of Informatics,South China Agriculture University,Guangzhou 510642,China)

【机构】 华南农业大学信息学院；

【摘要】 提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系与支持向量机的问题分类机制.实验结果表明,支持向量机结合依存关系的特征抽取方法,能获得较高问句分类正确率.

【Abstract】 Dependency relation rules and statistical method are combined to classify questions.The results show that the feature extraction method using SVM based on dependency relations can get high classification accuracy.

【关键词】 问题分类； 依存关系； 命名实体识别； 支持向量机；
【Key words】 question classification； dependency relation； named entity recognition； Support Vector Machine(SVM)；
【基金】 国家863计划项目,编号2006AA10Z246;国家自然科学基金资助项目,编号60573043;广东省科技攻关项目,编号2007A020300010;华南农业大学校长基金资助项目,编号5600-K08010
  • 【文献出处】 郑州大学学报(理学版) ,Journal of Zhengzhou University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2009年01期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】266
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