基于监督学习的多重相关度答案排序方法
答案排序是自动问答系统答案抽取部分的重要关键技术，答案排序结果的好坏直接影响到整个问答系统的性能，是自动问答系统研究中必须解决的重要问题。本文将监督学习的方法引入答案排序任务中，综合常见的答案排序相关度度量，提出了基于监督学习的多重相关度答案排序方法.本文实验对比了单一相关度排序和基于监督学习的多重相关度答案排序方法的性能，结果表明本文方法能够在答案排序问题上取得更好的效果。另外，本文还对比了二类分类、回归、排序学习三种基于监督学习的答案排序方案.实验证明排序学习在答案排序任务中性能优于其它两种方法。
答案排序 多重相关度 二类分类 自动问答系统 监督学习
郑庆华 林鹏 常晓
西安交通大学 计算机系,陕西 西安 710049
国内会议
天津
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892-906
2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）