【摘 要】
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近年来,自动问答系统已成为机器学习、信息检索和自然语言处理领域的研究热点。问句分类作为问答系统要处理的第一步,其分类结果的好坏直接影响问答系统的质量,但目前大部分
【机 构】
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南京农业大学信息科学技术学院,南京理工大学经济管理学院,南京师范大学文学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“基于《汉学引得丛刊》的典籍知识库构建及人文计算研究”(15ZDB127),国家自然科学基金面上项目“基于典籍引得的句法级汉英平行语料库构建及人文计算研究”(71673143)
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近年来,自动问答系统已成为机器学习、信息检索和自然语言处理领域的研究热点。问句分类作为问答系统要处理的第一步,其分类结果的好坏直接影响问答系统的质量,但目前大部分问句分类研究集中在现代汉语领域,针对古文相关内容的问句分类研究相对较少。本文从问句分类的概念出发,构建了古文文献问句分类体系,然后利用TF-IDF提取类别特征词,先后利用支持向量机、条件随机场、深度学习模型完成针对先秦10部典籍的问句自动分类实验。结果表明,3种分类模型中,使用Bi-LSTM模型分类效果最好,在本文提出的7种类别上,达到调和平均值
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