10.3969/j.issn.1000-386x.2016.05.021
基于HM-SVMs的问句语义分析模型
由于传统的问句语义分析主要针对事实类的简单问句，而对于面向开放域的复杂问句缺少有效的语义分析方法。针对这种情况，提出一种新的问句语义分析模型。该模型将问句从文字空间映射到结构化的语义空间，实现问句的语义分析和表示。通过标注问句中的语义信息，模型实现问句分类、问句主题识别、限制信息识别三项分析工作。使用隐马尔科夫支持向量机（HM-SVMs）序列化标注工具实现了模型的自动标注，取得了86．7％的准确率。实验结果表明，HM-SVMs 在标注准确率和效率上好于 MEMM、CRF、M3N 等模型，达到了预期效果。
问答系统、问句语义分析、隐马尔科夫支持向量机
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TP18(自动化基础理论)
广东省教育科学规划教育信息技术研究专项课题11 JXN039。范士喜，助理研究员，主研领域问答系统。
2016-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
84-86,119
