问题分类的计算模型研究  

Research of Question Classification Computation Modal

作　　者：张亮[1] 陈肇雄[2] 黄河燕[2] 

机构地区：[1]南京理工大学计算机系,南京210000 [2]中国科学院计算机语言信息工程研究中心,北京100083

出　　处：《计算机科学》2006年第4期9-12,共4页Computer Science

基　　金：基金项目:国家自然科学基金(60272088)

摘　　要：问题分类是问答系统技术处理的基础与核心,它决定答案抽取的范围和方法,进而影响整个系统的性能。本文提出了一个基于贝叶斯理论的问题分类计算模型,并给出其详细算法。研究分析了问句内部结构与问题类型之间的关系,将基于疑问词的2-gram 组合和问句特征项同义近义扩展应用到具体计算中。实验表明,效果较为理想。Question classification is the basic and core of question answering system process. It rules answer extraction range and method, and effects entire system performance. This paper proposes a new Bayes-based question classification computation modal and its detail algorithm, studies and analyzes relation of question structure and question type, and applies interrogative-based 2-gram and feature vector synonym to extend classification computation. Experiment shows that result is ideal.

关 键 词：问答系统 问题分类 贝叶斯模型 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]