面向问题分类的汉语框架网特征选择

特征选择是影响问答系统中问题分类的重要因素。本文充分利用汉语框架网在语义表达方面的特点,提出一种面向问题分类的强类别信息词（SCIW）特征选择方法。首先选择五种汉语框架网特征作为候选特征,然后采用SCIW特征选择方法,根据每一类别的分类精度对单个特征的分类能力进行排序,并通过特征组合实验,选出具有最好分类效果的组合特征,达到特征约简的效果。     

基于知网的中文问题自动分类

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%。     

基于句法和语义信息的问句特征提取方法

在分析当前中文问答系统中问句分析技术的基础上,提出一种基于句法结构和语义信息的问题特征提取方法。利用依存句法分析出问句的主干,从语义信息角度分析问句主干从而提取出问句的特征词,并用改进贝叶斯算法进行问题分类。实验证明,该特征提取方法能提高问题分类的准确性。     

中文问答系统中问题理解的研究

对中文问答系统中的问题理解技术进行了研究。问题理解是问答系统的基础,问题理解的核心内容是问题分类。本文对基于规则和统计方法的问题分类体系做了介绍,提出了基于事件框架的问题语义描述模型,给出了疑问意向的形式化定义。同时借助知网,对问题空间的大小进行评测。     

问题分类中基于句法和语义信息的特征选择

问题分类是问答系统中一个非常重要的子模块,其关键在于问题的特征选择。考虑了问题的句法信息和语义信息,提出了一种利用问题疑问词、依存关系、主要动词、中心名词和名词的最高上位词作为特征进行分类的新方法。实验中,采用k-最邻近和朴素贝叶斯两种分类算法对该方法进行测试,结果表明了该方法具有较好的分类效果。在自定义的分类体系上,分别达到了82.2%和83.7%的分类精度,性能高于基于bag-of-words的特征选择方法。     

中文阅读理解语料库构建技术研究

阅读理解问答系统指的是能够自动分析一个自然语言文章,并且根据文中的信息为每个问题生成一个答案的系统,具有很高的研究价值。然而,缺乏中文阅读理解语料库已经成为制约汉语阅读理解问答系统发展的主要障碍。本文对于中文阅读理解语料库的构建过程进行了详细的介绍,包括语料选材、编写问句,标注答案句、语料加工和评测机制,尤其是基于汉语框架语义知识库对语料进行了框架元素、短语类型和句法功能三个层面标注的深加工技术。     

基于句法结构分析的中文问题分类

问题分类是问答系统中重要的组成部分,问题分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。本文提出了一种用于问题分类的特征提取的新方法,该方法主要使用句法分析的结果,提取问题的主干和疑问词及其附属成分作为分类的特征,此方法大幅度地减少了噪音,突出了问题分类的主要特征,利用贝叶斯分类器分类,有效地提高了问题分类的精度。实验结果证明了该方法的有效性,大类和小类的分类精度分别达到了86.62%和71.92%,取得了较好的效果。     

基于语义理解和机器学习的混合的中文文本情感分类算法框架

快速、准确和全面地从大量互联网文本信息中定位情感倾向是当前大数据技术领域面临的一大挑战.文本情感分类方法大致分为基于语义理解和基于有监督的机器学习两类.语义理解处理情感分类的优势在于其对不同领域的文本都可以进行情感分类,但容易受到中文存在的不同句式及搭配的影响,分类精度不高.有监督的机器学习虽然能够达到比较高的情感分类精度,但在一个领域方面得到较高分类能力的分类器不适应新领域的情感分类.在使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上,将优化的语义理解和机器学习相结合,设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架.基于该框架的多组对比实验验证了文本信息在不同领域中高且稳定的分类精度.     

融合事件信息的中文问答系统问题语义表征

复杂类问题理解是中文问答系统研究的难点,基于组块的问句分析方法将整个问句转化为若干组块,降低了问句分析的难度和复杂性。针对以含有事件(动作)信息的复杂类问题,提出基于语义组块的中文问答系统问题语义表征模型,采用语义组块的思想将问题的语义成分定义为疑问焦点块、问题主题块和问题事件块三个语义组块,对问句中的事件语义信息,建立了问题事件语义结构,将一个问句表征为一个基于语义组块的问题语义表征结构,用于问答系统的问题理解。通过序列标注学习方法实现问题语义表征中语义组块自动标注。实验结果表明:问题语义组块标注效果较好,问题语义表征模型获取了问题的关键语义信息,为语义层面上的问题理解提供基础。     

受限领域问答系统的中文问句分析研究

对用户所提问句的理解是受限领域问答系统实现的关键,该文提出一种基于本体和问句句型模板规则的中文问句分析方法,研究如何使用问句语义表征来表示问句分析的结果,将该方法应用于某受限领域问答系统中。实验结果表明,使用该方法进行中文问句分析,准确率达90%以上,可以在实际的问答系统中使用该方法。     

基于问题分析的旅游咨询系统

针对咨询系统缺乏对问句的语义分析,提出在汉语框架语义知识库的基础上,利用语义Web语言,对旅游中有关交通的问句进行语义分析,并利用旅游本体知识库对答案进行抽取和处理。给出一种问题分类的新方法,结合传统分类与本体分类的方法,以及汉语框架语义知识库,提高了问题识别的效率。     

信息熵方法及在中文问题分类中的应用

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。     

基于多特征实体消歧的中文知识图谱问答

问答系统应用于人工智能、自然语言处理和信息检索领域获得了较好的效果,知识图谱问答（KBQA）作为其中的重要组成部分,是一项极具挑战性的自然语言处理任务。然而,目前常见的中文KBQA系统对于实体链接的实体消歧部分并没有给出很好的解决方法。提出一种基于多特征实体消歧的中文KBQA系统,通过结合实体自身的知名度特征、问句与实体关系的语义相似度特征、问句与实体的字符相似度特征和语义相似度特征,构建多特征实体消歧模型,提高实体链接准确率,为系统的问句分类和最优路径选取部分提供更准确的主题实体,从而提升系统性能。实验结果表明,该系统在CCKS2019-CKBQA评测数据的验证集上平均F1值为72.08%,其中采用多特征消歧模型的实体链接准确率达到90.84%,较使用知名度消歧模型和评测大赛第1名分别提升6.35和0.11个百分点。     

基于问题回答模式的中文事件抽取

事件抽取是自然语言处理领域的一项基本任务。以问题回答模式进行事件抽取可以解决传统事件抽取方法存在的无法捕捉到不同事件类型中具有相似性的参数角色的语义信息等问题。目前相关学者以该模式提出的英文事件抽取方法受语言壁垒限制,其提出的问题模板在中文文本上提取效果不理想。为解决此问题,设计了一套符合中文事件抽取的问题模板的生成规则,选择BERT预训练模型作为中文事件抽取的基础模型,将问题回答模式应用到中文事件抽取任务中,并在ACE2005中文数据集进行测试。结果显示,在触发词识别、触发词分类、论元参数识别和论元参数的评价指标上,F1值分别达到77.7%、68.5%、51.5%和48.0%,在一定程度上验证了设计的问题模板的生成规则的有效性以及将问题回答模式应用到中文事件抽取任务中具有良好的抽取性能。     

基于BERT的常见作物病害问答系统问句分类

问句分类作为问答系统的关键模块，也是制约问答系统检索效率的关键性因素。针对农业问答系统中用户问句语义信息复杂、差异大的问题，为了满足用户快速、准确地获取常见作物病害问句的分类结果的需求，构建了基于BERT的常见作物病害问答系统的问句分类模型。首先，对问句数据集进行预处理；然后，分别构建双向长短期记忆(Bi-LSTM)自注意力网络分类模型、Transformer分类模型和基于BERT的微调分类模型，并利用三种模型提取问句的信息，进行问句分类模型的训练；最后，对基于BERT的微调分类模型进行测试，同时探究数据集规模对分类结果的影响。实验结果表明，基于BERT的微调常见作物病害问句分类模型的分类准确率、精确率、召回率、精确率和召回率的加权调和平均值分别高于双向长短期记忆自注意力网络模型和Transformer分类模型2～5个百分点，在常见作物病害问句数据集（CCDQD）上能获得最高准确率92.46%，精确率92.59%，召回率91.26%，精确率和召回率的加权调和平均值91.92%。基于BERT的微调分类模型具有结构简单、训练参数少、训练速度快等特点，并能够高效地对常见作物病害问句准确分类，可以作为常见作物病害问答系统的问句分类模型。     

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

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。