面向潜在语义分析的中文问题分类模型

摘要：

作为问答系统中的关键组成部分——问题分类,它的目的是以自然语言提问的问题的答案类型可以预先确定,进而准确地进行问句分类.问题分类的典型方法是机器学习的方法,并且采用一元词作为特征,增大了特征空间.本文构造一个面向潜在语义分析的中文问题分类模型,使用潜在语义分析技术降低特征空间的方法,将大的特征空间降低到更小更有效的特征空间.将潜在语义分析应用到问题分类中,不仅提高分类效率,节省时间,而且通过去除不相关特征信息提高问题分类的准确性.

关键词： 中文文本 问题分类 潜在语义分析 特征提取

作者: 胡金凤 李毅 王正友

作者单位: 石家庄铁道大学信息科学与技术学院,河北石家庄市050043

会议类型: 国内会议

会议名称: SCEG2014研讨会(2014年“计算机科学与技术及教育技术“学术研讨会)

会议地点: 石家庄

会议语种:中文

页码: 367-374

在线出版日期: 2014-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）