Frågornas klassificering spelar en viktig roll när det gäller att besvara frågor. Egenskaper är nyckeln till att få en korrekt frågeklassare. I motsats till Lis och Roths strategi (2002), som använder sig av mycket rikt funktionsutrymme, föreslår vi en kompakt men ändå effektiv funktionsuppsättning. I synnerhet föreslår vi huvudord funktion och presentera två metoder för att öka semantiska funktioner i sådana huvud ord med WordNet. Dessutom, Lesk s ord sense disambiguation (WSD) algoritm är anpassad och djupet av hypernym funktionen är optimerad. Med ytterligare förstärkning av andra standardfunktioner som Unigrams når våra linjära SVM- och Maximum Entropy-modeller noggrannheten på 89,2 % respektive 89,0 % över ett standardriktmärke, vilket överträffar den bästa tidigare rapporterade noggrannheten på 86,2 %.
Till exempel tillämpade REF klassificeringar baserade på linjära SVM- och maximal Entropy-modeller på problemet med frågeklassificering.
Question Classification using Head Words and their Hypernyms
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}