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1.
基于网络的中文问答系统及信息抽取算法研究   总被引:23,自引:3,他引:20  
问答系统(Question Answering System)能用准确、简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题.目前多数问答系统利用大规模文本作为抽取答案的知识库,而网络上丰富的资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源,对于回答简短、基于事实的问题非常有效.本文对基于网络的问答系统研究现状作了简要的介绍,分析了网络信息的特点.我们提出了一种基于语句相似度计算的答案抽取方法,在此基础上实现了一个基于网络的中文问答系统.该系统只利用网络搜索引擎返回结果中的摘要部分作为答案抽取的资源,从而节省了下载、分析网络源文本的时间.实验结果表明该系统对人名、数量及时间类型的问题效果显著,对测试问题集的MRR值达到0.51.  相似文献
2.
基于知网的中文问题自动分类   总被引:12,自引:0,他引:12  
问答系统应能用准确、简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题。问题分类是问答系统所要处理的第一步,分类结果的正确率直接影响后续工作的进行。本文提出了一种使用知网作为语义资源选取分类特征,并使用最大熵模型进行分类的新方法。该方法以问题的疑问词、句法结构、疑问意向词、疑问意向词在知网中的首义原作为分类特征。实验结果表明,在知网中选取的首义原能很好的表达问题焦点词的语义信息,可作为问题分类的一个主要特征。该方法能显著地提高问题分类的精度,大类和小类的分类精度分别达到了92.18%和83.86%。  相似文献
3.
一种基于字词联合解码的中文分词方法   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
宋彦  蔡东风  张桂平  赵海 《软件学报》2009,20(9):2366-2375
近年来基于字的方法极大地提高了中文分词的性能,借助于优秀的学习算法,由字构词逐渐成为中文分词的主要技术路线.然而,基于字的方法虽然在发现未登录词方面有其优势,却往往在针对表内词的切分效果方面不及基于词的方法,而且还损失了一些词与词之间的信息以及词本身的信息.在此基础上,提出了一种结合基于字的条件随机场模型与基于词的Bi-gram语言模型的切分策略,实现了字词联合解码的中文分词方法,较好地发挥了两个模型的长处,能够有效地改善单一模型的性能,并在SIGHAN Bakeoff3的评测集上得到了验证,充分说明了合理的字词结合方法将有效地提高分词系统的性能,可以更好地应用于中文信息处理的各个方面.  相似文献
4.
基于统计和规则相结合的科技术语自动抽取研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
科技术语自动抽取是中文信息处理领域的一个重要研究课题,在信息检索、机器翻译等领域,特别是在专利翻译中有着广泛应用。结合专利翻译任务,主要研究专利中科技术语的识别方法,在分析目前已有方法的基础之上,提出了一种使用条件随机场模型进行标注识别,并结合规则对错误识别结果进行后处理的科技术语识别方法。实验结果表明,提出的统计和规则相结合的识别方法是有效的,开放测试结果F值达到了84.4%。  相似文献
5.
潜在语义索引中特征优化技术的研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
潜在语义索引被广泛应用于信息检索、文本分类、自动问答等领域中.潜在语义索引是一种降维方法,它把共现特征映射到同一维空间上,而非共现特征映射到不同的空间上.在潜在语义索引的语义空问中,共现特征通过文档内部以及文档之间的特征传递关系获得.该丈认为这种特征传递关系会引入一些不存在的共现特征,从而降低潜在语义索引的性能,应该对这种特征传递关系进行一些选择,削除不存在的共现特征信息.该文采用文档烦率对文档集合进行特征选择,用Complete-Link聚类算法在两个公开语料上进行三个实验,实验结果显示,保留文档频度的10%~15%时,其F1值分别提高了6.577 0%,1.992 8%和3.361 4%.  相似文献
6.
统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
在分析汉语最长名词短语特点的基础上,提出了一种统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别方法:通过实验词及词性的不同组合选择特征集合,基于该特征训练得到条件随机场(CRF)识别模型;分析错误识别结果,结合最长名词短语的边界信息和内部结构信息构建规则库对识别结果进行后处理,弥补了机器学习模型获取知识不够全面的不足。实验结果表明,用统计和规则相结合的方法识别最长名词短语是有效的,系统开放测试结果F值达到了90.2%。  相似文献
7.
基于用户行为模型的计算机辅助翻译方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
与全自动机器翻译相比,计算机辅助翻译技术更具实用性,已成为机器翻译领域的一个研究热点.传统的辅助翻译过程中,用户只能被动接受系统提供的辅助译文,并进行翻译后编辑操作.该文提出一种基于用户行为模型的辅助翻译方法,通过实时记录用户的后编辑过程,分析出用户的翻译决策,建立用户行为模型,使得翻译系统能够动态获取和共享用户的翻译知识,从而提高辅助译文的质量.实验结果表明,在同一篇文档前30%文本的后编辑过程中建立的用户行为模型,使余下70%文本的辅助译文的BLEU值平均提高了4.9%,用户模型中翻译知识的准确率达到94.1%.  相似文献
8.
一种基于语境的词语相似度计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
词语相似度计算是机器翻译、信息检索等自然语言处理领域的关键问题之一。传统的词语相似度计算方法,未能很好地考虑上下文信息对词语语义的约束,从而不能对语境变换带来的词语间相似度的差异进行有效的区分。该文引入模糊数学中隶属函数的概念计算词语上下文信息的模糊重要度,并结合基于《知网》的语义相似度计算方法,提出一种基于语境的词语相似度计算方法。实验表明,该算法可以根据语境有效地区分语义相近的词语。  相似文献
9.
基于联合权重的多文档关键词抽取技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文提出一种多文档关键词抽取方法,该方法提出ATF×PDF(Average Term Frequency×Proportional Document Frequency)来计算词语权重,并根据候选关键词之间的语义相似度,采用联合权重方法重新计算候选关键词的权重来抽取关键词.该方法综合考虑了词语的频率,词性以及词语之间的语义相似性等信息,实验表明,该方法能有效抽取多个文档的关键词,同基于关键词的聚类标记方法相比,其准确率提高3%,召回率提高7%,F-measure提高4.4%.  相似文献
10.
基于高斯分布的簇间距离计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
凝聚的层次聚类算法是一种性能优越的聚类算法,该算法通过不断合并距离相近的簇最终将数据集合划分为用户指定的若干个类别。在聚类的过程中簇间距离计算的准确性是影响算法性能的重要因素。本文提出一种新的基于高斯分布的簇间距离的计算方法,该方法通过簇自身的大小、密度分布等因素改进算法的计算准确性,在不同文本集合上与现有的簇间距离计算方法进行了对比实验,实验结果表明该方法有效地改进了层次聚类算法的性能。  相似文献
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