基于差异性和重要性的问句特征组合

杨思春; 高超; 戴新宇; 尹存燕; 陈家骏

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.013

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基于差异性和重要性的问句特征组合

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于差异性和重要性的问句特征组合
- Combining Features of Question Based on Diversity and Importance
- 电子学报 2014年42卷第5期页码：918-924
- 作者机构：
  
  1. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
  2. 安徽工业大学计算机学院,安徽,马鞍山,243002
  3. 安徽工程大学机电学院,安徽,芜湖,241000
  4. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210023
  5. 安徽工业大学计算机学院,安徽,马鞍山,243002
  6. 安徽工程大学机电学院,安徽,芜湖,241000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61170181);江苏省自然科学基金 (No.BK2011192);安徽省高校省级自然科学研究重点项目 (No.KJ2011A048)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.013
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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杨思春, 高超, 戴新宇, 等. 基于差异性和重要性的问句特征组合[J]. 电子学报, 2014,42(5):918-924.

YANG Si-chun, GAO Chao, DAI Xin-yu, et al. Combining Features of Question Based on Diversity and Importance[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(5): 918-924.
杨思春, 高超, 戴新宇, 等. 基于差异性和重要性的问句特征组合[J]. 电子学报, 2014,42(5):918-924. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.013.

YANG Si-chun, GAO Chao, DAI Xin-yu, et al. Combining Features of Question Based on Diversity and Importance[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(5): 918-924. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.013.

摘要

在问答系统问句分类研究中，对问句特征进行组合有助于构造高效的问句分类器.针对当前问句分类中的特征组合问题，提出一种基于差异性和重要性的特征组合 (Diversity and Importance based Feature Combination

DIFC)方法.通过计算待组合特征与当前特征组合的错分差异度和正分差异度，以及待组合特征本身的重要度，从候选特征集中动态获取优化的特征组合.在哈工大中文问句集上对词袋绑定特征进行组合的实验结果表明

与其他特征组合方法相比，DIFC方法灵活高效，准确率更高.

Abstract

In research on question classification in question answering system

combining features can greatly help construct efficient question classifier.In order to deal with the problem of low performance of existing methods

a new method of diversity and importance based feature combination(DIFC) is proposed.By calculating the diversity between candidate feature and current combination for error and correct classification respectively

and the importance of candidate feature

features can be dynamically selected from candidate feature set.The experimental results of bag-of-words binding features on the HIT Chinese question set show that

compared with other methods

the new method is flexible and efficient

and gets more optimal feature combination.

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