基于依存关系的问句理解与问句分类

问句理解是问答系统的首要过程,问句分类是问句理解的主要组成部分,它在问答系统中具有非常重要的作用,因为问句类型有助于在文档中定位和抽取答案。问句分类的目标是基于预期的答案类型,准确地分类问句。本文提出依存关系规则与统计方法相结合,实现了基于依存关系的中文问句理解与问句分类机制。实验表明：支持向量机结合依存关系的特征抽取方法,获得了较高问句分类正确率。     

基于神经元网络的问句组块分析

问句分析是自动问答系统研究中的重点和难点。在中文问句的结构特点基础上,结合机器学习及组块分析理论,对问句进行组块分析,实现了基于神经网络的问句组块识别算法,并应用于银行领域自动问答系统中。测试结果表明,对问句组块的识别能够达到比较满意的效果。     

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。     

基于神经元网络的问句组块分析

问句分析是自动问答系统研究中的重点和难点。在中文问句的结构特点基础上，结合机器学习及组块分析理论，对问句进行组块分析，实现了基于神经网络的问句组块识别算法，并应用于银行领域自动问答系统中。测试结果表明，对问句组块的识别能够达到比较满意的效果。     

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。     

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。     

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。     

本体论在自动问答系统中的应用

研究了本体论在面向领域自动问答系统中的应用。探讨领域本体的描述方法,归纳了领域本体空间上的推理公式,加强了领域本体的推理能力。提出了基于本体来组织问句的方法,并探讨在基础上分析问句的方法,并利用本体向量来来联系问句实例和领域知识,达到问题和答案的连接,为领域自动问答系统服务,实验证明,本体能有效地用于自动问答系统。     

基于知识库的开放领域问答系统

问答系统能够理解用户问题,并直接返回答案。现有问答系统大多是面向领域的,仅能回答特定领域的问题。文中提出了基于大规模知识库的开放领域问答系统实现方法。该系统首先采用自定义词典分词和CRF模型相结合的方法识别问句中的主体;其次,采用模糊匹配方法将问句中的主体与知识库中实体建立链接;然后,通过相似度计算以及规则匹配等多种方法识别问句中的谓词并与知识库实体的属性建立关联;最后,进行实体消歧和答案获取。该系统平均F-Measure值为0.695 6,表明所提方法在基于知识库的开放领域问答上具有可行性。     

问题分类的计算模型研究

问题分类是问答系统技术处理的基础与核心，它决定答案抽取的范围和方法，进而影响整个系统的性能。本文提出了一个基于贝叶斯理论的问题分类计算模型，并给出其详细算法。研究分析了问句内部结构与问题类型之间的关系，将基于疑问词的2-gram组合和问句特征项同义近义扩展应用到具体计算中。实验表明，效果较为理想。     

Semantic Computation in a Chinese Question-Answering System

This paper introduces a kind of semantic computation and presents how to combine it into our Chinese Question-Answering (QA) system. Based on two kinds of language resources, Hownet and Cilin, we present an approach to computing the similarity and relevancy between words. Using these results, we can calculate the relevancy between two sentences and then get the optimal answer for the query in the system. The calculation adopts quantitative methods and can be incorporated into QA systems easily, avoiding some difficulties in conventional NLP (Natural Language Processing) problems. The experiments show that the results are satisfactory.     

基于句法结构特征分析及分类技术的答案提取算法

由于中文自然语言处理的特点和困难以及相应的语言处理基础资源的相对缺乏,使得国外一些成熟技术和研究成果不能直接应用到中文问答系统中.为此,针对中文事实型问答系统,提出一种新的基于句法结构特征分析及分类技术的答案提取算法,该方法将答案提取问题看成是候选答案的分类问题,即将候选答案分类为正确和错误两类.首先,该方法根据与问题类型所对应的候选答案的类型信息,从文本片断中提取出候选答案及其在句子中的简单特征和句法结构特征;然后利用这些特征训练分类器;最后用训练得到的分类器判别候选答案是否为正确答案.针对中文事实性问题,该方法与目前典型的基于模式匹配的中文答案提取算法相比,准确率提升6.2%,MRR提升9.7%.     

Signature-check based unification filter

Among the different processes that entail unification-based grammar parsing, the unification of feature structures is by far the most expensive one in terms of execution time. Unification of the feature structures of a given sentence typically takes between 85 and 98 per cent of the total elapsed time during parsing, thus the need to develop faster unification methods. The approach presented in this paper is based on the fact that, in general, between 60 and 85 per cent of unifications attempted in a typical parse result in failure. Our claim is that the efficient treatment of such unification failures reduces unification time significantly. In this paper we present what we call a unification filter or U-filter, that preprocesses the feature structures to be unified. If the U-filter succeeds, unification is then skipped because the attempt to unify the involved structures would result in failure. On the other hand, when the U-filter does not succeed it is not possible to determine at that moment whether or not the structures unify, so unification is performed. The U-filter stops around 87 per cent of unification failures, and speeds up unification time by an average of around 29 per cent over quasi-destructive graph unification, the fastest unification method known so far.     

基于语义计算的语句相关度研究

该文在中文问题回答系统中引入了语义计算。基于《词林》和hownet两种语言资源,提出计算词与词之间的相似度和相关度,然后得到语句间的相关度,系统通过对语句相关度的比较从而得到查询问题的最优答案。该方法采用了定量计算,易于结合到QA系统中,同时避免了很多传统的自然语言处理问题。试验结果表明该方法是有效的。     

基于元搜索的信息检索模块的研究和实现

在对中文问答系统分析的基础上,提出了多信息融合相似度的计算方法,使得信息检索模块中的候选结果集能够按照相似度高低进行排列,为后续的答案提取模块提供了依据。实验表明,该方法提高了页面检索的查准率,更好的符合了用户的实际检索需求。     

基于联合学习的问答情感分类方法

面向问答型评论的情感分类在情感分析领域是一项新颖且极具挑战性的研究任务。由于问答型评论情感分类标注数据非常匮乏,基于监督学习的情感分类方法的性能有一定限制。为了解决上述困境,该文提出了一种基于联合学习的问答情感分类方法。该方法通过大量自然标注普通评论辅助问答情感分类任务,将问答情感分类作为主任务,将普通评论情感分类作为辅助任务。具体而言,首先通过主任务模型单独学习问答型评论的情感信息;其次,使用问答型评论和普通评论共同训练辅助任务模型,以获取问答型评论的辅助情感信息;最后通过联合学习同时学习和更新主任务模型及辅助任务模型的参数。实验结果表明,基于联合学习的问答情感分类方法能较好融合问答型评论和普通评论的情感信息,大幅提升问答情感分类任务的性能。     

基于网络的中文问答系统及信息抽取算法研究

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。