安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2011A48)
- 作品数：2 被引量：5H指数：2
- 相关作者：杨思春姚佳岷高超陈家骏戴新宇更多>>
- 相关机构：安徽工业大学南京大学更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家重点实验室开放基金计算机软件新技术国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 改进的本体概念相似度计算模型被引量：3
- 2013年
- 本体映射能很好地解决语义网中的本体异构性问题,其核心在于计算本体概念的相似度。针对现有的概念相似度计算的精度和查准率不高,提出一种改进的概念相似度计算模型。首先利用本体特征之间的偏序关系建立形式背景和概念格,然后在结构层次求出概念间的交不可约元集,并通过对集合里各元素的语义关系进行量化计算出概念间的相似度。实例和分析结果表明,改进的概念相似度计算模型在F-Score上有明显提高。
- 姚佳岷杨思春
- 关键词：语义网本体映射概念相似度概念格
- 基于SVM的中文查询分类被引量：2
- 2011年
- 在问答系统中用户的查询是以自然语言问句的形式出现的,查询分类对生成合适的答案有着重要的指导性作用。现有文献大多基于SVM统计学习模型实现查询分类。文章详细分析了中文查询分类的典型特征及其编码过程,并给出了LibSVM分类器的参数优化及核函数选取方法。比较了词袋特征（bag-of-word）和词性与词袋绑定特征（bag-of-word/pos）在LibSVM（RBF）、LibSVM（Linear）和Liblinear三个分类器上的分类精度。实验结果表明,在问题训练集规模较大、特征维数较高的情况下,Liblinear分类器具有更好的性能。同时,得出一个结论：bagof-word/pos特征对英文查询分类有一定的贡献;对于中文查询分类,虽然理论上增加特征有利于提高SVM分类器的精度,但由于绑定词性特征后可能会引入噪声,进而降低查询分类的精度。
- 杨思春高超戴新宇陈家骏
- 关键词：问答系统查询分类SVM核函数
