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Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome. 相似文献
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Our library has previously investigated the potential impact the addition of contents notes on circulation. In a subsequent study, we found contents notes were the second metadata element most heavily linked to circulation (title was first). Since there has been a marked decline in the use of print resources at our library and a corresponding increase in digital resources, we wanted to know if the addition of contents notes to records for online streaming audio files would result in a similar increase in usage. After enhancing the records, we tracked usage for a period of three months. 相似文献