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摘要:
开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略。近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能。本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性能评测等层面,总结了问题分类技术近年的主要研究成果。重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不足,讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用,同时对问题分类技术未来研究动向进行了展望。
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文献信息
篇名 面向开放域问答的问题分类技术研究进展
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 开放域问答 问题分类 机器学习 特征提取 分类器设计
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 1627-1636
页数 10页 分类号 TP391
字数 8411字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.08.024
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 杨思春 安徽工业大学计算机科学与技术学院 71 416 11.0 17.0
2 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
3 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
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
开放域问答
问题分类
机器学习
特征提取
分类器设计
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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