TA的每日心情 | 奋斗
2020-9-2 15:06 |
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签到天数: 2 天 [LV.1]初来乍到
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摘 要： 开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点，作为开放域问答系统的重要组成部分， 问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略．近年来，基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注， 相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能．本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性 能评测等层面，总结了问题分类技术近年的主要研究成果．重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不 足，讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用，同时对问题分类技术未来研究动向进行 了展望．) _2 o7 {! ]4 a2 _% `) O7 D
7 o2 w2 w% `3 {" q! g2 N8 Q2 M关键词： 开放域问答；问题分类；机器学习；特征提取；分类器设计$ K5 b9 H* x* h; n- t# @' M) U$ S4 o, K
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附件下载：
面向开放域问答的问题分类技术研究进展.pdf
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发表于 2021-4-15 11:07
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