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질문 분류는 질문 답변에 매우 중요합니다. 이 논문은 머신 러닝 접근 방식을 통해 자동 질문 분류에 대한 우리의 연구 작업을 제시합니다. 우리는 두 가지 특성을 사용하여 다섯 가지 머신 러닝 알고리즘: 최근접 이웃(NN), 나이브 베이즈(NB), 결정 트리(DT), 스파스 네트워크 오브 윈노우스(SNoW), 서포트 벡터 머신(SVM)으로 실험해 보았습니다. 실험 결과, 단순 텍스트 특성만으로도 SVM이 이 작업에 대해 나머지 네 가지 방법보다 성능이 우수함을 보여줍니다. 또한, 질문의 구문 구조를 활용할 수 있도록 SVM에 특별한 커널 함수인 트리 커널 사용을 제안합니다. 트리 커널을 동적 프로그래밍을 통해 효율적으로 계산할 수 있는 방법을 설명합니다. TREC QA 트랙의 질문에 대해 테스트해볼 때, 우리의 접근 방식의 성능이 유망합니다.
Zhang et al. (수요일,) 이 질문을 연구했습니다.