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。     

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。     

基于多注意力CNN的问题相似度计算模型

在智能客服问答系统中,用户所提问句具有咨询意图复杂、上下文相关性弱以及口语化等特点,导致问句相似度计算的准确率不高,出现答非所问的情况。提出一种基于卷积神经网络的相似度计算模型MA-CNN。通过2个不同的注意力机制,同时关注词汇间的语义信息和句子间的整体语义信息,提高智能客服对问题的理解能力。实验结果表明,与基于词向量和基于循环神经网络的模型相比,MA-CNN模型对问句的辨识能力更强,其F1值最高可达0.501。     

基于格语法的FQA自动问答系统

FAQ问答系统是一种在已有的"问题—答案"对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户的系统。句子相似度计算是FAQ问答系统的关键技术,系统通过句子相似度算法计算用户问句与FAQ库中的问句的相似度,把相似度最大的问句答案返回给用户。因此,句子相似度算法的好坏直接决定了系统结果的准确度。文章给出了一个基于格语法的句子相似度计算方法,通过加入格语法的语义分析提高句子相似度算法的准确度。     

基于链接预测思想的问句检索方法研究

问答服务系统的一个重要功能是问题检索,即根据用户的提问,在已有的问答对数据中查找与用户提问相似的其他问题,将这些问题的答案直接返回给用户。问题检索任务所面临的主要困难是如何计算两个问句之间的语义相似度,提出利用链接预测模型计算问句之间的关联程度,将链接预测模型与语言模型相结合,设计出一种新的问句检索方法。通过在真实问答对数据上进行实验,表明该方法可以有效计算问句之间的语义相似度,其性能优于传统的计算方法。     

一种基于本体语义的信息检索模型

对基于向量空间模型的检索方法进行改进,提出基于本体语义的信息检索模型。将WordNet词典作为参照本体来计算概念之间的语义相似度,依据查询中标引项之间的相似度,对查询向量中的标引项进行权值调整,并参照Word-Net本体对标引项进行同义和上下位扩展,在此基础上定义查询与文档间的相似度。与传统的基于词形的信息检索方法相比,该方法可以提高语义层面上的检索精度。     

基于问句相似度的中文FAQ问答系统

常见问题(FAQ)问答系统是一种在已有的“问题—答案”对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户的问答式检索系统。其关键问题是用户提出问句与FAQ库中问句进行相似度计算,找出FAQ库中最相近的问句,并返回事先存储好的问题答案。通过对常见问句特点的研究,给出一种基于分解的向量空间模型和语义概念的问句相似度计算方法,其主要思想是对一个问句向量进行分解,提取其三个关键部分:问点、主题词和疑问词,表示成三个分向量,然后对每个分向量计算基于《HIT-IRLab同义词词林(扩展版)》的语义相似度,通过线性加权就可以得出两个问句的语义相似度。试验表明,与传统的基于向量空间模型的TF-DF问句相似度计算方法相比,可以提高问句匹配的精度。     

基于概念图的中文FAQ问答系统

提出一种利用概念图计算问句相似度的方法,并在此基础上实现基于概念图的中文FAQ问答系统,在该系统中采用概念图的形式表示用户问句及在FAQ库中找到的候选问句集中的问句,通过改进的概念图语义相似度计算问句相似度,在候选问句集中找到相似的问句并将答案返回给用户。该系统能够自动更新和维护FAQ库。实验结果表明,与基于关键词的句子相似度相比,基于语义的句子相似度提高了问题匹配的准确率。     

基于语义角色标注的汉语句子相似度算法

在语义角色标注过程中,经常需要检索相似的已标注语料,以便进行参考和分析。现有方法未能充分利用动词及其支配的成分信息,无法满足语义角色标注的相似句检索需求。基于此,本文提出一种新的汉语句子相似度计算方法。该方法基于已标注好语义角色的语料资源,以动词为分析核心,通过语义角色分析、标注句型的相似匹配、标注句型间相似度计算等步骤来实现句子语义的相似度量。为达到更好的实验效果,论文还综合比较了基于知网、词向量等多种计算词语相似度的算法,通过分析与实验对比,将实验效果最好的算法应用到句子相似度计算的研究中。实验结果显示,基于语义角色标注的句子相似度计算方法相对传统方法获得了更好的测试结果。     

基于HNC理论的词语相似度计算

该文运用自然语言处理的概念层次网络(Hierarchical Network of Concepts,HNC)理论提出了一种词语相似度计算方法。该方法利用HNC理论词汇层面联想的概念表述体系,根据HNC映射符号的编码规则和符号映射理论,综合概念内涵、概念外部特征、概念类别和组合符号来计算词语的相似度,并与基于知网的词语相似度算法和人工的主观判断的相似度进行了比较分析。实验结果表明,该方法能够较好地反映词语之间的语义差别,与人的直观判断基本一致,是一种有效可行的方法。     

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。     

基于问题分解的多跳机器阅读理解模型

多跳机器阅读理解是自然语言处理领域最困难的任务之一,需要在多个段落之间进行推理。多跳机器阅读理解任务中的复杂问题一般由多个简单问题融合而成,可以通过分解复杂问题使模型更好地理解问题。因此,针对复杂多跳问题,提出了一种基于问题分解的多跳阅读理解模型。该模型首先将多跳问题分解为多个单跳问题,然后利用单跳阅读理解模型对其进行求解。将问题分解视作一个阅读理解任务：多跳问题是问题分解的上下文,而包含问题答案的证据段落则是问题。阅读理解任务捕捉了多跳问题和证据段落之间的交互语义信息,可以指导多跳问题中单跳问题的抽取。所提模型的BLEU值和Rouge-L值分别为71.48%和79.29%。实验结果表明,该模型对多跳机器阅读理解是有效的。     

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。     

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。     

基于主题语言模型的句子检索算法

提出了基于主题语言模型的汉语问答系统句子检索算法,该算法利用问答系统中特有的提问分类信息(即提问的答案语义信息)对句子初检结果进行主题聚类,通过Aspect Model将句子所属的主题信息引入到语言模型中,从而获得对句子语言模型更精确的描述 .对于初检结果的聚类,提出了"一个句子多个主题"和"一个句子一个主题"两种算法 .相对于PLSI算法的主题空间维度,提出的主题空间具有更加明确的物理意义;由于不需要迭代运算,运行速度更具优势 .对比实验的结果表明,与标准语言模型方法相比,基于主题语言模型的方法可以明显地提高汉语问答系统句子检索模块的性能 .     

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。     

Semantic passage segmentation based on sentence topics for question answering

We propose a semantic passage segmentation method for a Question Answering (QA) system. We define a semantic passage as sentences grouped by semantic coherence, determined by the topic assigned to individual sentences. Topic assignments are done by a sentence classifier based on a statistical classification technique, Maximum Entropy (ME), combined with multiple linguistic features. We ran experiments to evaluate the proposed method and its impact on application tasks, passage retrieval and template-filling for question answering. The experimental result shows that our semantic passage retrieval method using topic matching is more useful than fixed length passage retrieval. With the template-filling task used for information extraction in the QA system, the value of the sentence topic assignment method was reinforced.     

语义及句法特征多注意力交互的医疗自动问答

针对中文医疗自动问答任务,为了捕捉问答句中重要的句法信息和语义信息,提出引入图卷积神经网络捕捉句法信息,并添加多注意力池化模块实现问答句的语序特征和句法特征联合学习的方法。在BERT模型学习问答句的高阶语义特征基础上,利用双向门控循环单元描述句子的全局语义特征,以及引入图卷积神经网络编码句子的语法结构信息,以与双向门控循环单元所获取的序列特征呈现互补关系;通过多注意力池化模块对问答对的不同语义空间上的编码向量进行两两交互,并着重突出问答对的共现特征;通过衡量问答对的匹配分数,找出最佳答案。实验结果表明,在cMedQA v1.0和cMedQA v2.0数据集上,相比于主流的深度学习方法,所提方法的ACC@1有所提高。实验证明引入图卷积神经网络和多注意力池化模块的集成算法能有效提升自动问答模型的性能。     

A survey on question answering technology from an information retrieval perspective

This article provides a comprehensive and comparative overview of question answering technology. It presents the question answering task from an information retrieval perspective and emphasises the importance of retrieval models, i.e., representations of queries and information documents, and retrieval functions which are used for estimating the relevance between a query and an answer candidate. The survey suggests a general question answering architecture that steadily increases the complexity of the representation level of questions and information objects. On the one hand, natural language queries are reduced to keyword-based searches, on the other hand, knowledge bases are queried with structured or logical queries obtained from the natural language questions, and answers are obtained through reasoning. We discuss different levels of processing yielding bag-of-words-based and more complex representations integrating part-of-speech tags, classification of the expected answer type, semantic roles, discourse analysis, translation into a SQL-like language and logical representations.     

面向特定领域的理解型中文自动文摘系统

自动文摘是计算机通信网提供智能业务的关键技术之一．介绍了一个面向特定领域－神经网络学习算法的理解型中文自动文摘系统．与其他文摘系统相比,该系统首次采用了基于全信息模型的自然语言理解理论,通过设计义块组配的方法避开了传统的语法语义分析系统所遇到的各种难题,并通过语用信息制导,将语句理解与文摘信息提取直接相连,大大提高了理解的效率和文摘生成的速度．测试结果表明该系统的整套方法是行之有效的．