应用于QA问题的排序学习算法研究

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 课题背景及研究意义

1．1．1 课题背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文的组织架构

2 相关工作综述

2．1 机器学习

2．2 特征选择

2．3 排序学习

2．4 代价敏感学习

2．5 排序评价指标

2．5．1 查准率和召回率

2．5．2 MAP

2．5．3 NDCG

3 数据集获取

3．1 百度知道

3．2 特征提取

3．3 答案标注

3．4 特征选择

3．4．1 特征重要性

3．4．2 特征相似度

3．4．3 用于排序学习特征选择方法

3．4．4 改进的用于排序学习的特征选择方法

4 排序学习算法

4．1 排序学习及排序支持向量机

4．1．1 排序学习

4．1．2 排序支持向量机

4．2 代价敏感的排序算法

4．2．1 排序支持向量机损失函数

4．2．2 代价敏感的排序损失函数

4．3 基于位置的代价敏感的排序算法

4．3．1 基于位置的代价敏感的排序损失函数

4．4 排序算法实现

4．4．1 梯度下降法

4．4．2 梯度下降法优化代价敏感和基于位置代价敏感的损失函数

5 实验结果

5．1 数据集

5．2 实验结果分析

5．2．1 原始答案序列分析

5．2．2 原始数据集

5．2．3 特征选择后的数据集

6 总结与展望

6．1 论文工作总结

6．2 研究展望

参考文献

作者简历

学位论文数据集