融合语义特征的中文问题分类技术

"该资源是一篇发表于2011年的自然科学类论文，主要讨论了一种融合多种语义特征的中文问题分类方法。作者通过利用HowNet工具，结合句法和语义信息，选取特定的分类特征，如疑问词、义原、命名实体和名词单复数，解决了传统方法中语义信息提取不准确和高维度特征向量导致的处理速度问题。通过实验，该方法在中文问题集上的大类和小类分类准确率分别达到92.82%和84.45%，表现出良好的分类效果。关键词包括问题分类、疑问词、义原、命名实体和支持向量机。" 本文主要探讨了中文问题分类的挑战和解决方案，其中主要关注如何准确、高效地提取语义特征。传统的基于疑问词的分类方法往往过于简单，无法提供精确的问题类型划分。因此，作者提出了一个创新的分类方法，它融合了多种语义特征，包括： 1. **疑问词**：利用问题中的疑问词作为初步判断问题类型的依据，但这种方法对于复杂问题的分类能力有限。 2. **义原**：借助HowNet，提取问题中核心词的主要义原，这有助于更深入地理解词的语义含义，尤其在处理多义词时，能解决词义消岐问题，提高分类准确性。 3. **命名实体**：识别出问题中的专有名词（如人名、地名、机构名等），这些实体信息对于确定问题类型至关重要，特别是在处理涉及特定实体的事实性问题时。 4. **名词单复数**：通过分析名词的单复数形式，可以推断出问题可能涉及到的数量或集体概念，进一步细化问题分类。 为了实现这一方法，论文采用了机器学习的策略，特别是支持向量机（SVM）作为分类器。通过对一组已标注的（问题，类型）集合进行训练，得到的分类模型能够对新的问题进行有效分类。 实验部分，作者在某高校信息检索研究室的中文问题集上验证了这种方法，结果显示，大类和小类的分类准确率分别达到了92.82%和84.45%，这表明该方法在实际应用中具有较高的效能，对于中文问答系统的问题分析模块提供了有价值的改进。 问题分类是中文问答系统的关键环节，它直接影响到后续的信息检索和答案抽取。通过更精细化的分类，系统能够制定更精确的答案抽取策略，从而提升整体的问答性能。这篇论文的工作为此领域提供了新的思路和实用的技术手段，对中文自然语言处理和信息检索的研究具有积极的推动作用。