问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题模型进行特征词选择;最后,利用词语相似度计算获取问题的类别。实验结果表明,所提方法在1365条真实问题集上平均F-measure值达到0.713,其值高于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法和最大熵方法。因此,该方法在问答系统中可以帮助系统提升问题分类的准确率。
针对目前汉语兼类词标注的准确率不高的问题，提出了规则与统计模型相结合的兼类词标注方法。首先，利用隐马尔可夫、最大熵和条件随机场3种统计模型进行兼类词标注；然后，将改进的互信息算法应用到词性(POS)标注规则的获取上，通过计算目标词前后词单元与目标词的相关性获得词性标注规则；最后，将获取的规则与基于统计模型的词性标注算法结合起来进行兼类词标注。实验结果表明加入规则算法之后，平均词性标注准确率提升了5%左右。
