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基于依存关系与支持向量机的中文问题分类方法
  • ISSN号：1671-6841
  • 期刊名称：《郑州大学学报：理学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.1[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]华南农业大学信息学院
  • 相关基金：国家863计划项目,编号2006AA10Z246;; 国家自然科学基金资助项目,编号60573043;; 广东省科技攻关项目,编号2007A020300010;; 华南农业大学校长基金资助项目,编号5600-K08010
作者： 林旭东[1], 孙爱东[1], 林丕源[1], 刘汉兴[1]
关键词： 问题分类, 依存关系, 命名实体识别, 支持向量机, question classification, dependency relation, named entity recognition, Support Vector Machine（SVM）
中文摘要：

提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系与支持向量机的问题分类机制.实验结果表明,支持向量机结合依存关系的特征抽取方法,能获得较高问句分类正确率.

英文摘要：

Dependency relation rules and statistical method are combined to classify questions.The results show that the feature extraction method using SVM based on dependency relations can get high classification accuracy.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报：理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编：李燕燕
  • 地址：郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编：450001
  • 邮箱：lixueban@zzu.edu.cn
  • 电话：0371-67781272
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-6841
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1338/N
  • 邮发代号:36-191
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,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）,英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:2791