【摘 要】
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传统的问题分类体系大都基于事实类问题,传统的问题分类方法也比较依赖于疑问词这一分类特征,但问答社区（CQA）中非事实类问题居多,且许多问题并不包含疑问词,为此,提出一种面向
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波大学图书馆与信息中心
【基金项目】
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浙江省教育厅(文)/科研计划项目(20071008);浙江省部级实验室开放基金资助项目(B2014)~~
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传统的问题分类体系大都基于事实类问题,传统的问题分类方法也比较依赖于疑问词这一分类特征,但问答社区（CQA）中非事实类问题居多,且许多问题并不包含疑问词,为此,提出一种面向问答社区的粗粒度分类体系,并在此基础上提出一种基于疑问词的层次化结构问题分类方法。该方法首先自动识别问题中的疑问词,若疑问词存在,则用支持向量机（SVM）模型进行分类;而对没有疑问词的问题,则用所构造的基于焦点词的分类器进行分类。通过在从中文问答社区知乎中所爬取的问题数据集上进行实验,与传统的基于SVM模型的分类方法相比,该方法的分类准
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