基于重要性和抑制性分析的问句特征组合

• 作者: 姚佳岷 戴新宇 杨思春 陈家骏 高超
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 问答系统 问题分类 特征组合 重要性和抑制性分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 1057字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2013.01.005

摘要

针对基于机器学习的问题分类中问句特征的组合,提出了一种基于重要性和抑制性分析(importanceinhibition analysis,ⅡA)的特征组合方法.该方法在组合问句特征时不仅考虑了单个特征本身的重要性,还考虑了待组合特征之间的抑制性.在中文问题集上的实验结果表明,ⅡA方法在所有的特征组合上都获得了平均精度和最高精度的提升,总体上比单纯基于重要性分析(importance analysis,ⅠA)的特征组合方法要更加高效；同时,ⅡA方法还获得了与穷举式特征组合方法同样的最高精度,进一步提升了当前中文问题分类的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨思春	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	71	416	11.0	17.0
3	陈家骏	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	61	1082	18.0	31.0
4	戴新宇	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	29	630	12.0	25.0
7	高超	滁州学院计算机与信息工程学院	3	21	2.0	3.0
8	姚佳岷	安徽工业大学计算机学院	3	14	2.0	3.0