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基于KNN的汉语问句分类
基于KNN的汉语问句分类
作者:
樊孝忠
许进忠
贾可亮
原文服务方:
微电子学与计算机
问句分类
语义相似度
KNN分类器
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.
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篇名
基于KNN的汉语问句分类
来源期刊
微电子学与计算机
学科
关键词
问句分类
语义相似度
KNN分类器
年,卷(期)
2008,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
156-158
页数
3页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
樊孝忠
北京理工大学计算机学院
127
2336
26.0
43.0
2
许进忠
北京理工大学计算机学院
5
48
4.0
5.0
3
贾可亮
北京理工大学计算机学院
3
61
3.0
3.0
传播情况
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2020(6)
引证文献(0)
二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
问句分类
语义相似度
KNN分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电子学与计算机
主办单位:
中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7180
CN:
61-1123/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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