當(dāng)前問答系統(tǒng)已經(jīng)成為廣大院校和研究機(jī)構(gòu)的一個(gè)研究熱點(diǎn),而研究問題分類是做好問答系統(tǒng)的前提。如今中文問題分類的研究已經(jīng)趨于成熟,對(duì)于藏文問題分類的研究則寥寥無幾。本文選擇西北民族大學(xué)這個(gè)特定領(lǐng)域,研究民族院校問答系統(tǒng)中藏文問題分析模塊中的問題分類。本文首先分析了藏文問句與普通文本的區(qū)別以及藏文問句的特點(diǎn),然后結(jié)合問題集的特點(diǎn)對(duì)現(xiàn)有的語料進(jìn)行分類。由于本文所使用的語料是來自西北民族大學(xué)的藏文校園問題集,考慮到本文的語料較小,且問句較短,特征較少,若將類別劃分的太細(xì)則導(dǎo)致特征無法識(shí)別,類與類之間區(qū)分度降低。文章將全部問題共劃分為四大類。這四大類分別為學(xué)校概況、教育教學(xué)、民大文化和服務(wù)保障。將語料整理完成之后就是對(duì)語料進(jìn)行預(yù)處理,文章采用了西北民族大學(xué)祁坤鈺老師的藏文分詞系統(tǒng)進(jìn)行分詞處理。其次本文在問題文本表示方面選擇了詞向量表示方法,用word2vec技術(shù)中Skip-gram模型將問題文本轉(zhuǎn)化為低維且稠密的詞向量。該方法可以解決因維數(shù)稀疏造成的維數(shù)災(zāi)難問題,同時(shí)也可以用來衡量詞與詞之間的相似性。問題文本轉(zhuǎn)化為詞向量表達(dá)形式后,將每條問題以二維矩陣的形式輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中去。文章根據(jù)問題集的特點(diǎn)和大小將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為一個(gè)輸入層、一個(gè)卷積層、一個(gè)池化層和一個(gè)全連接層。在CNN模型中用卷積層和池化層提取問句特征,最后用softmax分類器完成問句分類的工作。為了證明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)藏文問題分類的效果,文章將其與機(jī)器學(xué)習(xí)中樸素貝葉斯和KNN分類方法進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類效果優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)藏文問題分類具有良好的效果。
【學(xué)位單位】：西北民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：H214;TP391.1
【部分圖文】：

4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是通過生物學(xué)中的感受野機(jī)制所出的。具有局部連接、權(quán)值共享和子采樣的特點(diǎn)，這三個(gè)特點(diǎn)使得模型參數(shù)少，并具有平移不變性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2.1 所示。

圖 3.1 中文版問題語料本文是先搜集與整理的中文版問題集，然后本文將中文版的問題語料藏文版，其藏文版的問題集格式如圖 3.2所示。圖 3.2 藏文版問題語料由于本文主要是研究藏文版西北民族大學(xué)的校園問題集，屬于特定領(lǐng)

藏文版問題語料由于本文主要是研究藏文版西北民族大學(xué)的校園問題集，屬于特定領(lǐng)域問
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2893051