全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 人工智能 人工智能论文版
428 0
2018-01-27
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

送人玫瑰,手留余香~如您已下载到该资源,可在回帖当中上传与大家共享,欢迎来CDA社区交流学习。(仅供学术交流用。)

二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群