一种基于LDA的社区问答问句相似度计算方法

传统的问答系统(QA)只是直接返回问题的答案,而且没有用户交互特性,而基于社区的问答系统(CQA),含有大量的“问答对”可以利用。该文提出了一种基于LDA的匹配框架来解决相似问句的匹配问题,分别从问句的统计信息、语义信息和主题信息三个方面来计算问句相似度,综合得到整体相似度。实验是在Yahoo! Answers上抽取的真实标注数据集上进行,最终的实验结果表明,该文的方法达到了很好的性能。     

中文问答系统中时间敏感问句的识别和检索

当前问答系统如“百度知道”、“SoSo问问”等在问句检索时没有考虑时效性要求,对时间敏感问句不能返回满足时效要求的结果.针对该问题,设计了时间敏感问句的识别和检索方法：首先依据时效要求对问句进行分类,识别出时间敏感问句,然后解析时间敏感问句的时效区间,最后根据解析结果对问句检索结果进行过滤,得到满足时效要求的结果.问句分类采用词法、句法和语义等特征,使用决策树、朴素贝叶斯、SVM等机器学习方法进行测试.问句的时效区间使用构造的时间域表达式计算获得.实验表明,使用C5.0决策树进行时间敏感问句的识别准确率达到0.901;与未考虑时间敏感问题的系统相比,时间敏感问句检索结果平均精度得到较大改善.     

一种基于主题类别信息问句检索的新方法

社区问答系统CQA(Community Question Answering),如雅虎问答是专门为了解决传统搜索引擎的局限来帮助用户获取有用信息的社区。问句检索在CQA中主要是针对用户提出来的新问题,在历史问答对中检索出与用户最相关的问题,从而减少用户等待的时间,给用户带来更好的体验。提出一种基于主题类别信息问句检索的新方法来解决问句检索问题,利用问句的主题类别信息对语言模型进行平滑,同时融入问句的语义信息来解决问句检索问题。实验在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行,对比实验结果表明,所提出的方法在性能上得到了较好的结果。     

基于问答社区的海量问句检索关键技术研究

提出一个深层次的问句语义分析算法,实现问句从文字空间到语义空间的映射。在问句语义分析算法的基础上,提出面向海量问答数据的检索模型,该模型采用搜索引擎的检索技术,利用问句语义分析的结果,将问句相似度计算结合到信息检索过程中,既保证了检索的效率又保证了检索的精度。     

基于问句类型的问句相似度计算

目前,问句相似度的计算主要借鉴普通陈述句的相似度计算方法。由于普通陈述句的相似性更多反映的是语句间语义上的匹配符合程度,而衡量问句间的相似性则须同时考虑问句及其答案句之间的相似程度,为此,设计了一种新的问句相似度计算方法。该方法不仅利用问句之间的语义和语法特征考察问句之间的匹配程度,还利用问句的问题类型等信息来间接刻画答案句之间的特征形象,从而以获取问句的深层语义信息,以提高问句相似度计算的准确性。实验验证了该方法的有效性。     

中文问答系统中的问句理解

描述了一种通过人工总结规则建立模型来理解问答系统中问句的方法。该模型采用浅层语法分析和部分语义分析相结合的方法来断定一个问句所包含的信息。     

受限领域中文问答系统的中心句识别的研究

在自动问答系统中,只有识别用户输入问句的具体含义后,才能做出相应的处理。文章尝试使用领域知识库作为基础,运用模式匹配的方法实现对用户输入问句的分类,识别问句中的中心句和关键词,计算这些关键词的概念与领域知＋识库中已有概念的相似度,并将这些参数传给检索系统采检出合适的答案。     

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法.构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析.随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据...     

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。     

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。     

网络答疑本体的生成与匹配方法研究*

针对网络答疑具体任务,提出答疑本体概念,构建答疑本体,并提出一种基于答疑本体的答案匹配方法和相似度计算公式。公式不仅考虑词之间的相似度,还考虑问题答案对(QAp)在本体中的位置。该位置信息隐含了句子结构上的语义和词的语义扩展。实验结果表明提出的答疑本体能够有效表示QAp,易于答疑系统的检索匹配。     

基于本体的自动答疑系统的研究与实现

针对现有自动答疑系统中知识表示的不足,提出了用本体构建课程领域知识库的方案。根据答疑问句的特点进行了问题分类,将用户问句意图转换为对本体中基本元素的查询,并通过Jena语句加以实现,最终抽取出答案,实验证明方案是可行的。     

基于多路语义图网络的图像自动问答

基于视觉特征与文本特征融合的图像问答已经成为自动问答的热点研究问题之一。现有的大部分模型都是通过注意力机制来挖掘图像和问题语句之间的关联关系,忽略了图像区域和问题词在同一模态之中以及不同视角的关联关系。针对该问题,提出一种基于多路语义图网络的图像自动问答模型（MSGN）,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联。MSGN利用图神经网络模型挖掘图像区域和问题词细粒度的模态内模态间的关联关系,进而提高答案预测的准确性。模型在公开的图像问答数据集上的实验结果表明,从多个角度挖掘图像和问题之间的语义关联可提高图像问题答案预测的性能。     

问答系统中问题模式分类与相似度计算方法

基于FAQ库的限定域自动问答系统由于更具实用性而成为自然语言处理领域的研究热点,而问题之间的相似度计算是其中最关键的技术。现有的问句相似度计算技术在处理带有上下文情景描述的问题时效果较差。针对现有技术存在的问题,提出将用户问题分为简洁模式问题（SMQs）和情景模式问题（CMQs）,并提出了基于规则的问题模式分类算法。在此基础上,进一步提出了综合考察情景相似度和问句相似度的情景模式问题（CMQs）相似度计算方法。实验结果表明,问题模式分类算法取得了90%以上的准确率和召回率,情景模式问题相似度计算方法在时间复杂度较低的情况下也取得了74.3%的正确率。     

浅层语义分析及SPARQL在问答系统中的应用

为了解决受限域问答系统中答案抽取的问题,提出了一种基于浅层语义分析的问答系统模型。该模型以自然语言为接口,利用医院信息本体,采用浅层语义分析技术,由语义块定义规则和语义块判定规则,首先生成问句向量,然后利用SPARQL查询技术,在本体中进行查询,从而得到答案。实验表明该方法可行,对自动问答系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值。     

基于实体排序和联合事实选择的知识库问答

针对大多数简单知识库问答模型没有充分利用候选实体排序,并且往往忽略实体和关系之间依赖的问题,提出了基于实体排序和联合事实选择的方法。整个过程分为模式抽取、实体排序和联合事实选择三个步骤。首先,通过BILSTM-CRF算法对自然语言问题进行模式提取,将其划分为实体提及（mention）和问题模式（pattern）两部分;然后,同时利用subject（主题实体）和mention的字面和语义相似性对候选实体进行排序,抽取相关事实;最后,为了能在候选事实池中选择出最正确的实体—关系对,联合事实选择模型利用多级别编码增强整个过程。实验证明,该方法在simple questions dataset的准确率、召回率都有明显的提升。实验结果表明所提方法在知识库的简单问答上具有可行性。     

基于迁移学习的知识图谱问答语义匹配模型

针对单一事实类问答系统中问句和关系的语义匹配在小规模标注样本中难以获得较高准确率的问题,提出一种基于循环神经网络（RNN）的迁移学习模型。首先,使用基于RNN的序列到序列无监督学习算法,通过序列重构的方式在大量无标注样本中学习问句的语义空间分布,即词向量和RNN;然后,通过给神经网络参数赋值的方式,使用此语义空间分布作为有监督语义匹配算法的参数;最后,通过使用问句特征和关系特征计算内积的方式,在有标注样本中训练并生成语义匹配模型。实验结果表明,在有标注数据量较少而无标注数据量较大的环境下,与有监督学习方法Embed-AVG和RNNrandom相比,所提模型的语义匹配准确率分别平均提高5.6和8.8个百分点。所提模型通过预学习大量无标注样本的语义空间分布可以明显提高在小规模标注样本环境下的语义匹配准确率。     

基于层次注意力机制的高效视觉问答模型

视觉问答(visual question answering,VQA)是深度学习领域的一个新挑战,需要模型同时根据问题的语义和图片的内容进行推理并给出正确答案。针对视觉问答图片输入的多样性,设计了一种由两层注意力机制堆叠组成的层次注意力机制,帮助模型定位图片中与问题相关的信息,其中第一层注意力机制使用目标检测网络提取图片中物体的特征,第二层注意力机制引入问题特征。同时改进了现有的特征融合方式,消除对输入特征尺寸的限制。VQA数据集的测试结果显示,层次注意力机制使计数类问题的回答准确率提升了4%~5%,其他类型的问题回答准确率也有小幅提升。     

一种基于HNC理论的文本相似度算法

计算文本相似度常用基于向量空间计算夹角余弦的方法,该方法忽视了同一文本中词与词之间的语义相似度,因而造成了文本表示模型的高维性以及计算的高复杂性。为此,提出了一种文本相似度算法,利用HNC理论先计算特征词之间的语义相似度,进行必要的降维,进一步计算每个文本向量中的TF*IDF值,最后计算两个向量的空间夹角余弦值并将其作为两个文本之间的相似度。将实验结果与直接计算余弦值的结果比较发现,改进后的算法中VSM的维数明显比改进前小得多,改进后的算法提高了召回率和准确率。因此,改进后的算法是切实有效的。     

基于Chunk-CRF的情感问答研究

相对于事实性问答系统而言,观点或情感问答系统的研究除了需要考虑观点持有者及情感倾向性等与情感相关问题以外,其难点还在于答案形式更复杂更分散.从百度知道人工搜集了大量的情感问题,并根据情感问题的特征,统计并归纳了五大情感问题类型.问题分类模式与传统事实性问答系统不同,不能仅仅根据疑问词对其进行分类,还需要考虑到观点以及受众的反应.问题分类使用基于Chunk的CRF模型与规则相结合的情感问题分类方法.在答案抽取时结合组块识别的结果和情感的倾向性,并根据情感问题类型的不同采取不同的方法以获取答案.实验结果表明了评价体系的有效性.