1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp

55 310 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 55
Dung lượng 1,69 MB

Nội dung

Ngày đăng: 25/03/2015, 10:02

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1]. Mohan John Blooma, Dion Hoe-Lian Goh, Alton Yeow Kuan Chua, Question Classification in Social Media, The International Journal of Information Studies: Volume 1, Number 2, 2009, pp 101 – 109 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Question Classification in Social Media
[2]. Ali Harb, Michel Beigbeder, Kristine Lund, Jean-Jacques Girardot, Enhanced semantic expansion for question classification, International Journal of Internet Technology and Secured Transactions 3, 2 (2011) Pages 134-148 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Enhanced semantic expansion for question classification
[3]. Baoli Li, Y. Liu and Eugene Agichtein, CoCQA: Co-Training Over Questions and Answers with an Application to Predicting QuestionSubjectivity Orientation, Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2008) Sách, tạp chí
Tiêu đề: CoCQA: Co-Training Over Questions and Answers with an Application to Predicting Question "Subjectivity Orientation
[4]. David Tomás,José L. Vicedo, Minimally supervised question classification on fine-grained taxonomies, Knowledge and Information Systems August 2013, Volume 36, Issue 2, pp 303-334 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Minimally supervised question classification on fine-grained taxonomies
[5]. Hồkan Sundblad, Question Classification in Question Answering Systems, Linkửping Studies in Science and Technology Thesis No. 1320, 2007 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Question Classification in Question Answering Systems
[6]. Jaime Carbonell, Donna Harman , Eduard Hovy, and Steve Maiorano, John Prange and Karen Sparck-Jones, Vision Statement to Guide Research in Question & Answering (Q&A) and Text Summarization, Final version 1. 2000 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Vision Statement to Guide Research in Question & Answering (Q&A) and Text Summarization
[7]. Jinzhong Xu - Sch. of Comput. Sci., Zhongyuan Univ. of Technol., Zhengzhou, China - Yanan Zhou - Yuan Wang, A Classification ofQuestions Using SVM and Semantic Similarity Analysis, Internet Computing for Science and Engineering (ICICSE), 2012 Sixth International Conference on Sách, tạp chí
Tiêu đề: A Classification of "Questions Using SVM and Semantic Similarity Analysis
[8]. Kadri Hacioglu and Wayne Ward, Question Classification with Support Vector Machines and Error Correcting Codes, In Proceedings of HLT-NAACL, pp. 28-30, Edmonton, Canada, May, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Question Classification with Support Vector Machines and Error Correcting Codes
[9]. Nguyen Thanh Tri, Minh Le Nguyen, Akira Shimazu, Improving the Accuracy of Question Classification with Machine Learning, RIVF 2007: 234-241 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Improving the Accuracy of Question Classification with Machine Learning
[12]. Zhang D., Lee W.S, Question Classification using Support Vector Machines, In Proceedings of the 26th ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), Toronto, Canada, 2003 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Question Classification using Support Vector Machines
[13]. Zhi-Hua Zhou, Ming Li, Tri-Train: exploiting unlabeled data using three classifiers, Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on (Volume:17 , Issue: 11 ), 2005.Website Sách, tạp chí
Tiêu đề: Tri-Train: exploiting unlabeled data using three classifiers

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1: Hệ thống hỏi đáp tự động. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 1.1 Hệ thống hỏi đáp tự động (Trang 9)
Hình 1.2: Các module chức năng chính của một hệ thống hỏi đáp. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 1.2 Các module chức năng chính của một hệ thống hỏi đáp (Trang 10)
Hình 1.3: Bài toán phân lớp câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 1.3 Bài toán phân lớp câu hỏi (Trang 12)
Hình 2.1: Mô hình tổng quan hệ thống phân lớp câu hỏi của Kadri Hacioglu và  Wayne Ward - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 2.1 Mô hình tổng quan hệ thống phân lớp câu hỏi của Kadri Hacioglu và Wayne Ward (Trang 15)
Hình 2.2: Các hướng giải quyết bài toán phân lớp câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 2.2 Các hướng giải quyết bài toán phân lớp câu hỏi (Trang 18)
Hình 4.1: Hiệu quả phân lớp của ValueFit với tập train 5500 câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.1 Hiệu quả phân lớp của ValueFit với tập train 5500 câu hỏi (Trang 38)
Hình 4.2: Hiệu quả phân lớp của Ralated với tập train 5500 câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.2 Hiệu quả phân lớp của Ralated với tập train 5500 câu hỏi (Trang 39)
Hình 4.3: Hiệu quả phân lớp của Ralated với tập train 5500 câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.3 Hiệu quả phân lớp của Ralated với tập train 5500 câu hỏi (Trang 40)
Hình 4.4: Chất lượng của dữ liệu đặc trưng phân lớp thô 4000 câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.4 Chất lượng của dữ liệu đặc trưng phân lớp thô 4000 câu hỏi (Trang 42)
Hình 4.5: Chất lượng của dữ liệu đặc trưng phân lớp tinh 4000 câu hỏi. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.5 Chất lượng của dữ liệu đặc trưng phân lớp tinh 4000 câu hỏi (Trang 42)
Hình 4.6: Biểu đồ đánh giá hiệu quả cải thiện chất lượng phân lớp thô. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.6 Biểu đồ đánh giá hiệu quả cải thiện chất lượng phân lớp thô (Trang 43)
Hình 4.8:  Sự đóng góp của đặc trưng Pos vào chất lượng phân lớp thô trong - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.8 Sự đóng góp của đặc trưng Pos vào chất lượng phân lớp thô trong (Trang 44)
Hình 4.7: Biểu đồ đánh giá hiệu quả cải thiện chất lượng phân lớp tinh. - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.7 Biểu đồ đánh giá hiệu quả cải thiện chất lượng phân lớp tinh (Trang 44)
Hình 4.9:  Sự đóng góp của đặc trưng Pos vào chất lượng phân lớp tinhtrong - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.9 Sự đóng góp của đặc trưng Pos vào chất lượng phân lớp tinhtrong (Trang 45)
Hình 4.10 cung cấp cho ta khung nhìn tổng quát nhất về chất lượng cải thiện  phân lớp đối với từng giai đoạn: cải thiện chất lượng đặc trưng và hiệu quả của ý  tưởng cải tiến Tri-Trai - Nghiên cứu phương pháp làm tăng chất lượng phân lớp câu hỏi trong hệ thống hỏi đáp
Hình 4.10 cung cấp cho ta khung nhìn tổng quát nhất về chất lượng cải thiện phân lớp đối với từng giai đoạn: cải thiện chất lượng đặc trưng và hiệu quả của ý tưởng cải tiến Tri-Trai (Trang 45)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w