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《昆明理工大学》 2009年
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基于增量改进贝叶斯领域问句分类研究

李英伟  
【摘要】:作为新一代的智能搜索引擎,问答系统允许用户以自然语言的方式提问,并能够向用户返回准确的答案。与传统的搜索引擎相比,问答系统能更好地满足用户的查询要求,更准确地检索出用户所需要的答案。问答系统通常包括问句分类、问句扩展、搜索引擎、答案抽取和答案选择五个部分。其中,问句分类是问答系统的一个重要部分,是制定答案抽取策略和决定答案语义类别的依据,其分类结果直接影响答案抽取的准确率。 论文针对统计学习问句分类过程中,如何利用增量训练语料提高分类精度的问题展开研究,提出了一种基于增量的改进贝叶斯问句分类算法,该方法采用改进贝叶斯算法,结合增量学习方式,通过增量训练集逐步修正问句分类器参数,建立增量改进贝叶斯问句分类模型。具体取得的主要成果如下: 1)提出了一种针对特定领域的问句的处理方法。该方法结合词法、句法、语义分析实现领域问句关键字的提取与扩展、领域问句冗余处理和命名实体识别;通过问句类型与问点及答案类型映射规则来获取问点及答案类型,从而实现问句分析过程中关键要素的获取。 2)提出一种基于增量的改进贝叶斯问句分类算法。此算法是在改进贝叶斯问句分类算法思想的基础上,对问句分类算法的参数加以重新定义,提出用不同的训练集和增量训练集对问句分类器进行学习,并不断地修正问句分类器的参数,以使问句分类器的参数达到最优。实验结果表明,该方法在分类准确率和时间效率的性能上都具有较好的结果。 3)基于增量改进贝叶斯问句分类算法,设计并实现云南旅游领域的问句分类原型系统,并对问句分类器进行评测。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP391.3

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