问答系统中问句分类方法研究综述

• 作者: 韩东方 吐尔地·托合提 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 问答系统 问句分类 分类体系 机器学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 10-21
• 页数: 12页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0211

摘要

问答系统作为信息检索的一种高阶形式,能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务,在给定一个问题后,会相应地给出准确的答案,这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向.问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节,是问答系统中尤为重要的一部分,其分类精度会直接影响到问答系统的性能.近些年来,机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展,其在问句分类上具有较强的可行性和优越性.为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析,阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点,并对未来的研究和发展方向做了初步展望.