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智能答疑系统中基于聚类的问题分类研究
引用本文:酆晓杰 刘亚军. 智能答疑系统中基于聚类的问题分类研究[J]. 微机发展, 2005, 15(2): 69-72
作者姓名:酆晓杰 刘亚军
作者单位:东南大学计算机科学与工程系,东南大学计算机科学与工程系 江苏南京210096,江苏南京210096
摘    要:研究了智能答疑系统中的问题分类。针对基于章节目录的分类方式过于依赖特定教材的不足,提出了基于关键词聚类的问题模糊分类方法。此方法基于关键词的语义,采用NERF算法对关键词进行聚类。并利用聚类有效性的方法来弥补此算法过于依赖初始值的不足。最后通过实例进行分析,说明此分类方法的可行性和对基于章节目录的分类方式不足的弥补。

关 键 词:智能答疑系统  问题模糊分类  聚类有效性
文章编号:1005-3751(2005)02-0069-04
修稿时间:2004-06-09

Research of Question Classification Based on Clustering for Intelligent Question Answering System
FENG Xiao-jie,LIU Ya-jun. Research of Question Classification Based on Clustering for Intelligent Question Answering System[J]. Microcomputer Development, 2005, 15(2): 69-72
Authors:FENG Xiao-jie  LIU Ya-jun
Abstract:The paper researches the question classification for intelligent question answering system. Aimed at the lack of the old classification algorithm, the paper presents a question fuzzy classification algorithm based on clustering of .Cluster keywords using non-Euclidean relational fuzzy c-means algorithm based the semantic of keywords, and use clustering validity to make up the shortage of relying on initializtion.Finally, analyse it through an example,and explain that the algorithm is feasible.
Keywords:intelligent question answering system  question fuzzy classification  clustering validity
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