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中文问答系统中问题分类技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
插图目录第11-12页
表格目录第12-14页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究现状第15-29页
        1.2.1 问答系统第15-16页
        1.2.2 问题分类第16-18页
        1.2.3 现有的工作第18-29页
    1.3 论文的主要工作第29-30页
    1.4 论文的组织第30-32页
第2章 基于SVM的中文问题分类第32-42页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 SVM分类器第33-36页
    2.3 特征提取和编码第36-38页
        2.3.1 特征提取第36-37页
        2.3.2 特征编码第37-38页
    2.4 实验结果和分析第38-41页
        2.4.1 数据集和评价标准第38-39页
        2.4.2 实验结果和分析第39-41页
    2.5 本章小结第41页
    本章工作的相关研究成果第41-42页
第3章 融合基本特征和词袋绑定特征的问句特征模型第42-56页
    3.1 引言第42-43页
    3.2 基本特征第43-47页
    3.3 词袋绑定特征第47-50页
    3.4 特征融合第50页
    3.5 实验结果和分析第50-53页
        3.5.1 实验数据和评价标准第50-51页
        3.5.2 基本特征和词袋绑定特征的分类精度第51页
        3.5.3 两类特征的融合第51-52页
        3.5.4 与现有方法的对比第52-53页
    3.6 本章小结第53-54页
    本章工作的相关研究成果第54-56页
第4章 基于多重词袋绑定的问句潜在特征提取第56-72页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 MBWB操作第57-59页
        4.2.1 一个例子第57-58页
        4.2.2 MBWB特征第58-59页
    4.3 基于主干词词袋的MBWB操作第59-63页
        4.3.1 主干词及其提取第59-62页
        4.3.2 T_MBWB特征第62-63页
    4.4 实验结果和分析第63-70页
        4.4.1 数据集和评价标准第63页
        4.4.2 基本特征第63页
        4.4.3 MBWB特征和T_MBWB特征第63-64页
        4.4.4 在基本特征基础上加入MBWB特征、T_MBWB特征第64-70页
    4.5 本章小结第70页
    本章工作的相关研究成果第70-72页
第5章 基于重要性和抑制性分析的问句特征组合第72-80页
    5.1 引言第72-73页
    5.2 基于重要性和抑制性分析的特征组合第73-75页
        5.2.1 有关定义第73-74页
        5.2.2 ⅡA特征组合算法第74-75页
    5.3 实验结果和分析第75-79页
        5.3.1 数据集和评价标准第75页
        5.3.2 ⅡA特征组合第75-77页
        5.3.3 与ⅠA方法的比较第77页
        5.3.4 与穷举法的比较第77-79页
    5.4 本章小结第79页
    本章工作的相关研究成果第79-80页
第6章 基于差异性和重要性的问句特征组合第80-94页
    6.1 引言第80-81页
    6.2 基于差异性和重要性的特征组合第81-83页
        6.2.1 相关定义第81-82页
        6.2.2 DIFC特征组合算法第82-83页
    6.3 实验结果与分析第83-93页
        6.3.1 实验数据与评价标准第83页
        6.3.2 DIFC特征组合第83-87页
        6.3.3 参数对算法性能的影响第87-90页
        6.3.4 数据集大小对算法性能的影响第90-92页
        6.3.5 与其他特征组合方法的比较第92-93页
    6.4 本章小结第93页
    本章工作的相关研究成果第93-94页
第7章 总结与展望第94-96页
    7.1 本文的主要贡献第94-95页
    7.2 未来的研究方向第95-96页
参考文献第96-106页
致谢第106-108页
攻读博士学位期间科研工作情况第108-110页

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