对于搜索引擎而言,如何能够正确理解用户提出的问题十分重要。而在识别问句的过程中,如何能够对形式不同而语义相似的问句进行相似性识别后,归一化处理,则会对整个搜索引擎的效果有一个明显的提升。对此,本文提出了一种基于机器学习的问句相似性判别模型,从数据集的构建到特征的提取,探究了相应的解决方案。本文创新性地从5个方面提取了不同类型的特征,并将其应用到整个分类器的建模过程中。实验结果表明,该方法能够在现有的语料上取得令人满意的结果,F值达到了83%。
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