中文问句分类特征的研究

• 作者: 张巍 段利国 牛彦清 陈俊杰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 问题分类 主要义原 词义消岐 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 108-111
• 分类号: TP391
• 字数: 4955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.03.029

摘要

针对“不同的问句分类特征对问句分类的影响不相同,提取和处理这些特征的时间复杂度也不相同”的问题,提取问题疑问词、核心关键词(疑问词的一二级依存词和问句中心语)的主要义原、核心关键词的首义原、问句主谓宾的主要义原、命名实体、名词单(复)数等六种分类特征,采用支持向量机分类算法,对事实疑问句进行不同特征组合的分类对比实验,发现采用词义消岐技术提取的主要义原不仅对分类的准确率影响明显,而且大幅降低特征向量的维数,减少了处理时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	220	1728	20.0	30.0
2	张巍	太原理工大学计算机科学与技术学院	19	187	8.0	13.0
3	段利国	太原理工大学计算机科学与技术学院	41	364	10.0	18.0
4	牛彦清	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	27	2.0	2.0