国家自然科学基金(61262062)
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 相关作者：吐尔地·托合提艾斯卡尔·艾木都拉艾克白尔·帕塔尔更多>>
- 相关机构：新疆大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区高技术研究发展计划项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 问答系统中问句分类方法研究综述被引量：7
- 2021年
- 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。
- 韩东方吐尔地·托合提艾斯卡尔·艾木都拉
- 关键词：问答系统问句分类
- 维吾尔文无监督自动切分及无监督特征选择被引量：3
- 2013年
- 维吾尔文常用切分方法会产生大量的语义抽象甚至多义的词特征,因此学习算法难以发现高维数据中隐藏的结构.提出一种无监督切分方法 dme-TS和一种无监督特征选择方法 UMRMR-UFS.dme-TS从大规模生语料中自动获取单词Bi-gram及上下文语境信息,并将相邻单词间的t-测试差、互信息及双词上下文邻接对熵的线性融合作为一个组合统计量(dme)来评价单词间的结合能力,从而将文本切分成语义具体的独立语言单位的特征集合.UMRMR-UFS用一种综合考虑最大相关度和最小冗余的无监督特征选择标准(UMRMR)来评价每一个特征的重要性,并将最重要的特征依次移入到特征子集中.实验结果表明dme-TS能有效控制原始特征集的规模,提高特征项本身的质量,用UMRMR-UFS的输出来表征文本时,学习算法也表现出其最高的性能.
- 吐尔地·托合提艾克白尔·帕塔尔艾斯卡尔·艾木都拉
- 关键词：互信息
