融合多语义特征的中文问题分类提升精度

本文主要探讨了一种针对中文问题分类存在的问题，即语义信息提取不准确和特征向量维度过高导致处理效率低下，提出的创新解决方案。作者借鉴了HowNet这一知识库，结合句法和语义信息，将问题分类特征进行了扩展。具体来说，他们选取了四种关键特征：问题疑问词（用于识别问题的基本类型），核心词的主要义原（捕捉问题的核心概念），命名实体（如人名、地名等，有助于定位具体信息），以及名词单复数（反映数量信息）。在处理义原时，引入了词义消歧技术，以解决多义词带来的歧义问题，特别关注了事实疑问句的分类。 在实证研究中，该方法在某高校信息检索研究室的中文问题集合上进行了测试。结果显示，这种融合多种语义特征的方法在大类分类上达到了92.82%的准确率，而在小类分类方面也达到了84.45%，表明其在提升分类精度和处理效率上取得了显著效果。问题分类在中文问答系统中扮演着重要角色，它有助于后续的信息检索和答案抽取，提高整个系统的智能化水平。 本文采用的支持向量机作为分类算法，它是一种强大的机器学习工具，通过构建超平面来实现非线性分类，从而有效解决了传统模式匹配方法的规则制定繁琐和统计方法的不足。这种方法的成功应用，为中文问题分类提供了一种新的有效途径，对于提升中文问答系统的性能和用户体验具有实际价值。这项研究不仅解决了中文问题分类中的现有挑战，也为未来的自然语言处理技术发展提供了有价值的参考。