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| 基于浅层句法分析和最大熵的问句语义分析 | |
| 作者单位： | ;1.北京林业大学信息学院;2.中国人民大学信息学院 |
| 摘 要： | 为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义,在构建生物医学领域本体的基础上,提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法。该算法首先对自然语言问句进行语义块识别,如果识别成功,则形成问句向量,然后利用本体进行SPARQL查询;如果识别失败,则调用最大熵模型,判断问句的语义角色。最大熵模型利用标注好语义的熟语料进行训练,提取语义组块特征,从而判断出最可能的句型,形成问句向量,然后再利用本体进行查询,获取答案。通过实验与其他方法相比,新算法具有更高的查准率和召回率。 |
| 关 键 词： | 中文问答系统 本体 浅层句法分析 最大熵 SPARQL查询 |
Semantic Analysis of Question Based on Shallow Parsing and Maximum Entropy |
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