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针对基于机器学习的问题分类中问句特征的组合，提出了一种基于重要性和抑制性分析（importance—inhibition analysis，IIA）的特征组合方法．该方法在组合问句特征时不仅考虑了单个特征本身的重要性，还考虑了待组合特征之间的抑制性．在中文问题集上的实验结果表明，IIA方法在所有的特征组合上都获得了平均精度和最高精度的提升，总体上比单纯基于重要性分析（importance analysis，IA）的特征组合方法要更加高效；同时，IIA方法还获得了与穷举式特征组合方法同样的最高精度，进一步提