【摘 要】
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针对中文问句分类缺乏丰富的句法语义特征，提出一种基于词袋绑定的问句新特征自动生成方法．在词袋（BOW）、词性（POS）和词义（WS）等基本特征的基础上，通过将词性、词义等与词袋分别进行绑
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,安徽工业大学计算机学院,滁州学院计算机系,安徽省大型工程软件工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61003112);计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)开放课题基金(KFKT2010B02);安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A048)
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针对中文问句分类缺乏丰富的句法语义特征，提出一种基于词袋绑定的问句新特征自动生成方法．在词袋（BOW）、词性（POS）和词义（WS）等基本特征的基础上，通过将词性、词义等与词袋分别进行绑定，自动获取一类新的问句特征即词袋绑定特征．采用SVM分类器在哈工大中文问句集上实验，结果表明与原来单个的POS、WS等基本特征相比，对应的W／POS、W／WS等词袋绑定特征在分类精度上均获得了显著的提升；而且对这些词袋绑定特征进行启发式组合以后，在77个小类问题类别的总体分类精度达到82．333％，取得了较好的分类效果．
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