问答系统中意见型疑问句的分类方法研究

程骋; 尹航; 王练术

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问答系统中意见型疑问句的分类方法研究

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问答系统是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,当前主流的问答系统主要处理的问题类型大多是问时间、地点、人物等事实性疑问句。本文针对用户提出的对特定领域的产品好坏发表疑问情感性问题作出处理,结合模式匹配算法拥有较高的准确性和语言模型算法拥有较高的召回率,创新性地提出意见型疑问句的分类方法:模式匹配算法结合语言模型算法生成混合模型。首先利用模式匹配算法对问句进行分类,对于不能处理的问句,交给一元或二元语言语言模型算法进行分类。此模型通过试验证明了其有效性。

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来源
《科技与创新》 |2009年第36期|166-168|共3页
作者
程骋; 尹航; 王练术;
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作者单位

上海交通大学计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
问答系统; 模式匹配; 语言模型; 标签;

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