面向开放域问答的问题分类技术研究进展.pdfVIP

第 8期 电 子 学 报 V01．43 No．8 2015年 8月 ACTAELECrR0NICASINICA Aug． 2015 面向开放域问答的问题分类技术研究进展 杨思春 ，戴新宇 ，陈家骏 (1．安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243032；2．南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，江苏南京210023) 摘 要： 开放域问答是当前 自然语言处理和信息检索领域的研究热点，作为开放域问答系统的重要组成部分， 问题分类可以缩小答案的有哪些信誉好的足球投注网站空间并决定答案的选择策略．近年来 ，基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注， 相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能 ．本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性 能评测等层面，总结了问题分类技术近年的主要研究成果．重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不 足，讨论了核方法 、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类 中的应用，同时对问题分类技术未来研究动向进行 了展望 ． 关键词 ： 开放域问答；问题分类 ；机器学习；特征提取 ；分类器设计 中图分类号 ： TP391 文献标识码： A 文章编号： 0372—2112(2015)08—1627-10 电子学报URL．．http：／／www．ei0uⅡla1．org．an DOI：10．3969／j．issn．0372—2112．2015．08．024 AdvancesinQuestionClassificationforOpen—DomainQuestionAnswering YANGSi．chtm，DAIXin．yu2，CHENJia-jun2 (1．SchoolofComputerScienceandTechnology，AnhuiUniversityofTechnoloyg．Maanshan，Anhui423002，China； 2．StateKeyLaboratoryforNovelSoftwareTechnoolgy，NanjingUniversity．Nanjing，Jiangsu210023，hCina) Abstract： Open-domainquestionansweringisbecomingahottopicinthefieldsofnaturallanguageprocessingandinforma- tionretrieva1．Questionclassification，asallimportantcomponentofquestionanswering，hasshownitssignificantinfluenceonhte overallperformance ofquestionansweringsystems．ItCna helpreducehtesearchspacenadchoosehteexactsearch strategytofind answers．Inthispaper，wepreesntathroughoverview ofhtestate-of-hte-artapproachestoquestionclassification，intermsofcatego— ry／dataset，featureextraction，classfiicationmehtodsnadperformance metrics．Firstly，wegiveadetailedanalysisof htesupervised learningbasedquestionclassificationapproaches．Then，weintroducesomerelatedworkonquestionclassfiication，suchas kernel mehtods，semi—supervised learningmehtods，activelear