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融合事件信息的中文问答系统问题语义表征
作者姓名:魏楚元  湛强  樊孝忠  毛煜  张大奎
作者单位:1. 北京理工大学 计算机学院,北京 100081;
2. 北京建筑大学 计算机系,北京 100044
基金项目:国家重点基础研究发展计划 (973 计划)(2013CB329303);国家自然科学基金(61371194);北京市优秀人才培养资助项目(2013D005017000006)
摘    要: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。

关 键 词:复杂类问题  事件  问题语义表征  语义组块  问题理解  
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