基于语义扩展的短问题分类

？问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题模型进行特征词选择;最后,利用词语相似度计算获取问题的类别。实验结果表明,所提方法在1365条真实问题集上平均f-measure值达到0.713,其值高于支持向量机(svm)、k近邻(knn)算法和最大熵方法。因此,该方法在问答系统中可以帮助系统提升问题分类的准确率。