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逆向工程中的大类图拆分方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:0
  • 页码:2701-2710
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.12[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京理工大学计算机学院,北京100081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61003065)
  • 相关项目:模型驱动开发中的元建模技术研究
中文摘要:

鉴于问题分类是问题分析的主要任务,提出一种结合本体和焦点的问题分类方法.首先依存分析和语义角色标注对问题进行浅层语义分析,再根据预定义的问题焦点结构和焦点抽取规则,获取问题焦点语义表征;然后标示问题的类别为问题焦点中疑问对象在领域本体中的标识;最后,根据焦点不同则问题不同这一事实,将焦点相同的问题归为一类,从而实现问题分类.使用该方法对计算机故障诊断领域1 905个特指问题分类,取得了93.91%的准确率,验证了领域本体和焦点对问题分类方法的有效性.

英文摘要:

Question classification is one of most important tasks of question analysis in question answer system. A novel question classification method combining domain ontology and question focus is proposed in this article. First, with the supports of predefined structure of question focus and extracting rules, the semantic representation of question focus is fetched from the results of shallow semantic analysis including dependency analysis and semantic role labeling. Then, questions are labeled with the IDs of question objects in domain ontology. Thus, according to the fact of "same questions have same focus, and questions with different focuses are of different questions", questions with same focus are classified into the same category. The experimental result found that 93.91% accuracy for 1 905 special questions in restricted domain of computer troubleshooting could be achieved by using the proposed method. It demonstrates the validity of question focus and domain ontology in question classification task.

同期刊论文项目
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期刊论文 10 会议论文 2
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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433