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基于深度学习的医疗问句分类研究

计算机时代 2022年第11期 21-24页

作者：陈小强胡翰吉安职业技术学院江西吉安343000

医疗问句具有关键词少、主题不明确等特点,导致构造的问句特征词向量维数过大、数据稀疏,影响问句分类的准确性。为了解决此问题,本文提出基于维基百科和深度学习相结合的词向量特征扩展模型,在Word2vec基础上引入维基百科语义相似度ES... 详细信息

医疗问句具有关键词少、主题不明确等特点,导致构造的问句特征词向量维数过大、数据稀疏,影响问句分类的准确性。为了解决此问题,本文提出基于维基百科和深度学习相结合的词向量特征扩展模型,在Word2vec基础上引入维基百科语义相似度ESA算法扩展特征词向量,使得医疗问句分类更加准确。实验数据表明,采用Word2vec与维基百科相融合方法效果好,其准确性、召回率、平衡值分别达到0.912、0.924、0.918,优于传统的词袋模型和Word2vec直接词向量构造方法。

关键词： Word2vec 深度学习维基百科问句分类词向量

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问句分类方法及其在问答系统中的应用研究

问句分类方法及其在问答系统中的应用研究

作者：张倩郑州大学

学位级别：硕士

传统的信息检索系统均使用关键词组合作为系统输入,忽略了问句语义的多样性和语言结构的分析。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的问题,并能从大量异构的数据中查找或推断出用户问题的答案,提高用户查询效率。因此问答系统成为... 详细信息

传统的信息检索系统均使用关键词组合作为系统输入,忽略了问句语义的多样性和语言结构的分析。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的问题,并能从大量异构的数据中查找或推断出用户问题的答案,提高用户查询效率。因此问答系统成为信息检索技术向人性化、智能化方向发展的一种必然趋向。问句分析的目的是明确用户意图,有效地定位到正确答案。因此,问句分析是问答系统的核心技术之一,而问句分类是问句分析的重要组成部分。在深入学习了目前中文问句分类及问答系统相关研究方法的基础上,本文提出了基于最大熵模型和双向长短期记忆人工神经网络（Bi-LSTM）模型的问句分类方法,具体研究工作如下:（1）研究了基于最大熵模型的问句分类方法。该方法把句法分析和词向量等语义知识运用到问句表示中,研究了问句的词汇特征、句法特征和词向量特征对问句粗分类准确性的影响,实验结果表明,相对于其他特征,词向量特征对问句粗分类取得了较好的效果,准确率达到88.75%。（2）研究了基于Bi-LSTM的问句分类方法。基于最大熵模型的问句分类方法需要人工提取问句的特征,带有一定的主观性。而基于Bi-LSTM的问句分类方法能够自主地学习问句的句法和语义特征,避免了人为因素带来的干扰。在分类模型中,本文使用了词语、词性和位置特征,并将这三种特征向量融合得到的词嵌入作为模型的输入,然后将输出结果通过最大池化层（Max Pooling）和Softmax层来完成问句特征提取和问句粗分类的工作。实验结果表明,该方法在粗粒度分类上准确率达到92.38%。（3）研究了问句分类在知识库问答系统中的应用。本文借助问句分类特征,再结合相似度、编辑距离和共现特征,利用Ranking SVM算法对候选答案进行排序。在NLPCC2016开放域知识库问答系统的评测任务的数据集上进行实验,结果表明,将问句分类应用到知识库问答系统的答案排序中,有助于提高答案识别的准确率,其准确率达到74.49%,召回率达到83.20%,平均F1值达到76.13%。

关键词：问句分析问句分类最大熵模型 Bi-LSTM Ranking SVM 知识库问答系统

基于BERT的常见作物病害问答系统问句分类

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计算机应用 2020年第6期40卷 1580-1586页

作者：杨国峰杨勇中国农业科学院农业信息研究所北京100081 农业农村部农业大数据重点实验室北京100081

问句分类作为问答系统的关键模块,也是制约问答系统检索效率的关键性因素。针对农业问答系统中用户问句语义信息复杂、差异大的问题,为了满足用户快速、准确地获取常见作物病害问句的分类结果的需求,构建了基于BERT的常见作物病害问答... 详细信息

问句分类作为问答系统的关键模块,也是制约问答系统检索效率的关键性因素。针对农业问答系统中用户问句语义信息复杂、差异大的问题,为了满足用户快速、准确地获取常见作物病害问句的分类结果的需求,构建了基于BERT的常见作物病害问答系统的问句分类模型。首先,对问句数据集进行预处理;然后,分别构建双向长短期记忆(Bi-LSTM)自注意力网络分类模型、Transformer分类模型和基于BERT的微调分类模型,并利用三种模型提取问句的信息,进行问句分类模型的训练;最后,对基于BERT的微调分类模型进行测试,同时探究数据集规模对分类结果的影响。实验结果表明,基于BERT的微调常见作物病害问句分类模型的分类准确率、精确率、召回率、精确率和召回率的加权调和平均值分别高于双向长短期记忆自注意力网络模型和Transformer分类模型2~5个百分点,在常见作物病害问句数据集(CCDQD)上能获得最高准确率92.46%,精确率92.59%,召回率91.26%,精确率和召回率的加权调和平均值91.92%。基于BERT的微调分类模型具有结构简单、训练参数少、训练速度快等特点,并能够高效地对常见作物病害问句准确分类,可以作为常见作物病害问答系统的问句分类模型。

关键词：自然语言处理 BERT 作物病害问答系统问句分类

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藏文问答系统中问句的分类方法研究

计算机工程与科学 2015年第7期37卷 1393-1398页

作者：柔特青海师范大学藏文信息处理省部共建教育部重点实验室青海西宁810008

问句分类在问答系统领域有着重要的研究意义和应用价值。为了提高自动问句分类识别效率,本文提出了基于藏文疑问虚词的问句分类方法。该方法首先提取问句中的藏文虚词;然后根据所得的虚词进行问句分类;其次,进一步将问句细分为问题大类... 详细信息

问句分类在问答系统领域有着重要的研究意义和应用价值。为了提高自动问句分类识别效率,本文提出了基于藏文疑问虚词的问句分类方法。该方法首先提取问句中的藏文虚词;然后根据所得的虚词进行问句分类;其次,进一步将问句细分为问题大类和小类;最后,给问题贴上分类标签。这种方法,既缩小了检索空间又提高了答案的准确性。最后对各种藏文问句分类的准确性进行了测试。结果表明基于藏文虚词问句的分类方法具有可行性和实用性。

关键词：藏文问答系统问句分析问句分类疑问虚词特指问句

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问答系统中问句分类方法研究综述

计算机工程与应用 2021年第6期57卷 10-21页

作者：韩东方吐尔地·托合提艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046

问答系统作为信息检索的一种高阶形式,能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务,在给定一个问题后,会相应地给出准确的答案,这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首... 详细信息

问答系统作为信息检索的一种高阶形式,能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务,在给定一个问题后,会相应地给出准确的答案,这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节,是问答系统中尤为重要的一部分,其分类精度会直接影响到问答系统的性能。近些年来,机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展,其在问句分类上具有较强的可行性和优越性。为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析,阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点,并对未来的研究和发展方向做了初步展望。

关键词：问答系统问句分类分类体系机器学习深度学习

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面向问答社区的粗粒度问句分类算法

计算机应用与软件 2013年第1期30卷 219-222,286页

作者：延霞范士喜深圳信息职业技术学院计算机学院广东深圳518029 哈尔滨工业大学深圳研究生院广东深圳518055

面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73... 详细信息

面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73.6%。

关键词：问答系统问答社区问句分类支持向量机多标记多分类

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基于KNN的汉语问句分类

微电子学与计算机 2008年第1期25卷 156-158页

作者：贾可亮樊孝忠许进忠北京理工大学计算机学院

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分... 详细信息

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。

关键词：问句分类语义相似度 KNN分类器

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基于深度学习的先秦典籍问句自动分类研究

情报学报 2018年第11期37卷 1114-1122页

作者：王东波高瑞卿沈思李斌南京农业大学信息科学技术学院南京210095 南京理工大学经济管理学院南京210094 南京师范大学文学院南京210097

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... 详细信息

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94.78%,具有较强的推广和应用价值。

关键词：先秦典籍数字人文问句分类特征提取深度学习

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基于依存关系的问句理解与问句分类

计算机科学 2007年第7期34卷 208-210页

作者：林旭东彭宏林丕源邓健爽华南理工大学计算机科学与工程学院广州510640 华南农业大学信息学院广州510642

问句理解是问答系统的首要过程,问句分类是问句理解的主要组成部分,它在问答系统中具有非常重要的作用,因为问句类型有助于在文档中定位和抽取答案。问句分类的目标是基于预期的答案类型,准确地分类问句。本文提出依存关系规则与统计方... 详细信息

问句理解是问答系统的首要过程,问句分类是问句理解的主要组成部分,它在问答系统中具有非常重要的作用,因为问句类型有助于在文档中定位和抽取答案。问句分类的目标是基于预期的答案类型,准确地分类问句。本文提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系的中文问句理解与问句分类机制。实验表明:支持向量机结合依存关系的特征抽取方法,获得了较高问句分类正确率。

关键词：问句分类依存关系依存关系树命名实体识别