Frågornas klassificering är mycket viktig för svar på frågor. I denna uppsats presenteras vårt forskningsarbete om automatisk frågeklassificering genom maskininlärning. Vi har experimenterat med fem maskininlärningsalgoritmer: Närmaste grannar (NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), Sparse Network of Winnows (SNoW) och Support Vector Machines (SVM) med hjälp av två typer av funktioner: påse-of-words och påse-ofngrams. Experimentresultaten visar att med endast yttext har SVM överträffar de övriga fyra metoderna för denna uppgift. Vidare föreslår vi att använda en speciell kärnfunktion som kallas trädkärnan för att göra det möjligt för SVM att dra nytta av frågornas syntaktiska strukturer. Vi beskriver hur trädkärnan kan beräknas effektivt genom dynamisk programmering. Resultatet av vårt tillvägagångssätt är lovande, när det testas på frågorna från TREC QA-spåret.
Ref De klassificerade också frågor med olika fem maskininlärningsalgoritmer: Närmaste grannar (NN); Naïve Bayes (NB); Decision Tree (DT); Sparse Network of Winnows (SNoW); och Support Vector Machines (SVM).
Question classification using support vector machines
{'venue': "SIGIR '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}