基于支持向量机的汉语问句分类

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摘要：目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机(SVM)是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94312X/200509/20218278.html

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关键词：支持向量机 向量机 cqvip 统计理论 交流学习 问答系统 问句分类 支持向量机 句法特征 语义特征