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 |