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基于知网的中文问题自动分类 总被引:15,自引:1,他引:15
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
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语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分工作基于人工.基于英语框架网络FrameNet,采用FrameNet的现有框架库作为汉语框架网络的框架库,通过FrameNet中现有标注英文例句训练一语义角色标注器,利用英汉双语平行语料,对英文语料进行语义角色标注并将其映射到中文句子上,从标注好的汉语句子中提取汉语词元和例句填充汉语框架,构建汉语词汇库和例句库,从而实现汉语语义框架网络的自动构造. 相似文献
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针对受限领域问答系统中的问句理解,提出一种将汉语框架网(Chinese FrameNet,简称CFN)应用于问句分析中,并且以旅游交通领域问句为例分析方法的有效性.首先利用CFN语义角色标注和问句句型相结合的方式制定模板,根据CFN语义分析得到的框架元素与本体三元组特点,制定该模板在旅游本体库中答案抽取的规则.该方法在... 相似文献
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基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计 总被引:3,自引:0,他引:3
该文借助汉语框架网(Chinese FrameNet,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。 相似文献
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近年来,标点符号作为篇章的重要部分逐渐引起研究者的关注。然而,针对汉语逗号的研究才刚刚展开,采用的方法也大多都是在句法分析的基础上,尚不存在利用汉语句子的表层信息开展逗号自动分类的研究。提出了一种基于汉语句子的分词与词性标注信息做逗号自动分类的方法,并采用了两种有监督的机器学习分类器,即最大熵分类器和CRF分类器,来完成逗号的自动分类。在CTB 6.0语料上的实验表明,CRF的总体结果比最大熵的要好,而这两种分类器的分类精度都非常接近基于句法分析方法的分类精度。由此说明,基于词与词性做逗号分类的方法是可行的。 相似文献
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汉语框架语义网(Chinese FrameNet,CFN)是一个以Fillmore的框架语义学为理论基础、以英文FrameNet为参照、以汉语语料事实为依据的供计算机使用的汉语词汇语义数据库。该文首先介绍了汉语框架语义网的构建基础——框架语义学以及英语的框架语义网工程,然后具体分析了汉语框架语义网的构建技术,并对基于汉语框架网的语义角色自动标注研究进行了介绍,25个框架的交叉验证的实验结果的准确率、召回率、F1-值分别达到74.16%,52.70%,61.62%;最后,介绍了几个基于汉语框架语义网的研究课题的进展情况。 相似文献
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基于语义扩展的短问题分类 总被引:1,自引:0,他引:1
问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题模型进行特征词选择;最后,利用词语相似度计算获取问题的类别。实验结果表明,所提方法在1365条真实问题集上平均F-measure值达到0.713,其值高于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法和最大熵方法。因此,该方法在问答系统中可以帮助系统提升问题分类的准确率。 相似文献
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传统的问题分类体系大都基于事实类问题,传统的问题分类方法也比较依赖于疑问词这一分类特征,但问答社区(CQA)中非事实类问题居多,且许多问题并不包含疑问词,为此,提出一种面向问答社区的粗粒度分类体系,并在此基础上提出一种基于疑问词的层次化结构问题分类方法。该方法首先自动识别问题中的疑问词,若疑问词存在,则用支持向量机(SVM)模型进行分类;而对没有疑问词的问题,则用所构造的基于焦点词的分类器进行分类。通过在从中文问答社区知乎中所爬取的问题数据集上进行实验,与传统的基于SVM模型的分类方法相比,该方法的分类准确率提高了4.7个百分点。实验结果表明,这种根据问题是否含有疑问词而选择不同分类器的方法,减轻了分类方法对疑问词的依赖,能有效提高问答社区中问题分类的准确率。 相似文献
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针对中文问题分类方法中布尔模型提取特征信息损失较大的问题,提出了一种新的特征权重计算方法。在提取问题特征时,通过把信息熵算法和医院本体概念模型结合在一起,进行问题的特征模型计算,在此基础上使用支持向量机方法进行中文问题分类。在城域医院问答系统的中文问题集上进行实验,证明了该方法的有效性,大类准确率及小类准确率分别达到89.0%和87.1%,取得了较好的效果。 相似文献
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汉语框架语义角色识别是汉语框架语义分析的重要任务之一。该文基于汉语词语、词性等特征的分布式表示,使用一种多特征融合的神经网络结构来构建汉语框架语义角色识别模型。鉴于可用的训练语料规模有限,该文采用了Dropout正则化技术来改进神经网络的训练过程。实验结果表明,Dropout正则化的加入有效地缓解了模型的过拟合现象,使得模型的F值有了近7%的提高。该文进一步优化了学习率以及分布式表示的初始值,最终的汉语框架语义角色识别的F值达到70.54%,较原有的最优结果提升2%左右。 相似文献