面向开放域问答的问题分类技术研究进展

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摘 要： 开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点，作为开放域问答系统的重要组成部分， 问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略．近年来，基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注， 相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能．本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性 能评测等层面，总结了问题分类技术近年的主要研究成果．重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不 足，讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用，同时对问题分类技术未来研究动向进行 了展望．

关键词： 开放域问答；问题分类；机器学习；特征提取；分类器设计

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Ｄ.H

机器学习在这个社会已经太普遍了