基于规则的中文阅读理解问题回答技术研究

该文针对中文阅读理解问答中的时间、人物、地点、数值、实体、描述六类问题,制定了各类问题回答的启发式规则集。对规则集中每条规则赋予一个相应权值,利用正交表对各规则所对应的权值进行了调优选取,给出了各候选答案句基于相应规则的得分计算方法。该文方法在山西大学自主开发的中文阅读理解语料库CRCC v1.1 上进行了实验,在整个语料库上得到了83.09%的HumSent准确率。为了与文献[10]中的最大熵方法比较,该文在与文献[10]中完全相同的训练集上调优规则的权值,在相同的测试集上测试,最终得到HumSent准确率81.13%,比最大熵的方法高大约1%, 且在全部的六类问题上,该文方法的HumSent准确率都不低于最大熵方法。