基于E-Chunk的问句实例分析系统

分析中文问句的结构特点,研究处理问句需要解决的问题,提出一种基于语义块实例分析问句的新方法.采用语义块向量表示问句实例,比较输入问句和问句实例库中问句实例的相似性.在语义块向量结构相似的基础上计算问句的相似度.测试结果表明,该方法可行,准确率和召回率可分别达到82.05%和91.95%,该方法对问句分析系统的设计具有借鉴意义和继续深入研究的价值.     

融合事件信息的复杂问句分析方法

问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实...     

基于主题和焦点的问句相似度计算方法

问句相似度计算是基于常问问题库的问答系统的重点。现在的问句相似度计算准确率较低,为此,提出了一种基于主题和焦点的中文问句相似度计算方法。主题和焦点能够反映问句的主旨,识别出问句的主题能够更好地理解问句。其中抽取问句主题和焦点的方法能获取部分语义信息,而且比传统的根据疑问词进行语义分析的方法适用类型更广,同时在计算问句相似度时考虑了主题和焦点的影响。最后通过设计实验与其他方法进行比较,实验表明,该方法提高了准确率。     

基于词语情感倾向的问句相似度计算

问句相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,直接关系到FAQ问答系统的准确率。对义或反义的词语有着很高的词语相似度值,如果直接用于问句相似度计算中,有可能导致相反的两个问句有着很高的相似度,因此,本文提出了一种基于词语情感的问句相似度计算方法,采用了负加权法降低相反的问句成为相似的问句的可能,实验结果验证了该方法有助于提高问句相似度计算的准确度。     

基于特征融合的社区问答问句相似度计算

提出了一种基于特征融合的问句匹配框架来解决问句相似度检测方法,利用答案特征、词序特征、统计特征和语义特征相结合来解决问句相似度计算问题.在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行实验,实验结果表明:该方法在性能上得到了较好的结果.     

利用问句语义结构构建旅游领域数据库查询

为了提高数据库查询的准确率,提出一种利用问句语义结构构建领域自然语言数据库查询方法.该方法通过定义问句语义模板,借助领域知识,对领域问句进行语义分析,提取问句语义块,并通过语义模式匹配实现问句语义模板向SQL的转换,从而实现自然语言数据库查询.在云南旅游领域实验的结果表明,该方法取得了较好的效果.     

基于问句相似度的本体问答系统

本体问答系统需要实现从自然语言问句到本体查询语句的转换,目前的解决方法主要有自然语言接口和问句相似度方法。针对现有问句相似度方法在本体问答系统中应用的不足,设计了改进的相似度计算方法。通过建立常问问题的查询模式集合,综合考虑问句的统计、语义、结构特征计算目标问句的相似度,分别以自动选择和用户交互两种方式选择目标问句的查询模式,并将其转换成实际SPARQL查询语句,最终检索本体及抽取出答案。两种方式的准确率分别为83.8%和92.1%。     

图书信息领域中文问句浅层语义分析技术

阐述了面向开放领域和受限领域中文问句处理方法的异同,讨论了在受限领域(图书信息领域)中文问句处理的思路.在当前汉语言句法分析技术尚无法达到应用级别水平的前提下,提出了基于语义块识别的中文问句浅层语义分析技术.给出了语义块的定义、规约规则以及问句向量的生成方法,最终实现对中文问句的浅层语义挖掘,以满足实际应用的需要.实验证明,该方法在语料较为稀疏时,具有良好的效果.     

基于HNC和描述逻辑的问句语义块分析

针对汉语语句分析不能提供深层语义信息的问题,提出一个基于HNC和描述逻辑的问句语义块分析模型,利用HNC概念符号知识深入到词语的语义层面,从概念类别的内涵出发,对问句的逻辑结构进行了初步分析。采用描述逻辑推理机制得到了问句的语义视图,并实际验证了语义视图的有效性。     

多特征融合的中文问答系统答案抽取算法

随着互联网的迅速发展和Web2.0概念的提出,问答系统以直接返回给用户精确的答案而逐渐成为一种新的信息检索技术.由于问句都是自然语言的形式,涉及到对问句的语义理解及相似度的判断.本文提出了一种基于问句的表层和语义相似度计算方法,通过聚类去除冗余信息,再通过熵的特征计算权值,最后融合多种特征计算问句相似度,进行答案抽取....     

一种结合本体和焦点的问题分类方法

鉴于问题分类是问题分析的主要任务,提出一种结合本体和焦点的问题分类方法.首先依存分析和语义角色标注对问题进行浅层语义分析,再根据预定义的问题焦点结构和焦点抽取规则,获取问题焦点语义表征;然后标示问题的类别为问题焦点中疑问对象在领域本体中的标识;最后,根据焦点不同则问题不同这一事实,将焦点相同的问题归为一类,从而实现问题分类.使用该方法对计算机故障诊断领域1 905个特指问题分类,取得了93.91%的准确率,验证了领域本体和焦点对问题分类方法的有效性.     

特定领域问答系统中基于语义检索的非事实型问题研究

面向财税领域非事实型问题, 提出基于语义检索的方法来抽取答案。首先使用领域知识库对问题及领域文档进行语义标注, 引入语义相似度特征提高法规及案例的检索准确率; 其次使用排序学习算法融合领域文本的多种特征对法规检索结果优化; 最后使用法规特征对案例检索结果进行筛选, 并从相似案例中抽取相应答案。在真实数据集上的测试结果表明, 该方法在准确率和效率上比基准方法有显著提升。     

语义相似计算驱动领域自动问答

研究实体相似性的认知心理特征和受限领域自动问答(QA)系统的形式特点.基于结构对齐和几何相似模型,把词语概念描述分解为属性部分和语义角色部分,各部分结构分别对齐后,计算对齐义原的关系距离,加权组合计算词语的相似度.该方法也适用于解析成语义向量表示的疑问句的相似度计算.融合通用本体、领域本体和领域知识文本,构造了支持语义计算求解某一银行QA问题的知识库.实验表明,该方法可以提高领域QA系统的用户满意度.     

Image Semantic Automatic Annotation by Relevance Feedback

A large semantic gap exists between content based index retrieval (CBIR) and high-level semantic, additional semantic information should be attached to the images, it refers in three respects including semantic representation model, semantic information building and semantic retrieval techniques. In this paper, we introduce an associated semantic network and an automatic semantic annotation system. In the system, a semantic network model is employed as the semantic representation model, it uses semantic keywords, linguistic ontology and low-level features in semantic similarity calculating. Through several times of users' relevance feedback, semantic network is enriched automatically. To speed up the growth of semantic network and get a balance annotation, semantic seeds and semantic loners are employed especially.     

基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.     

Query expansion based on semantics and statistics in Chinese question answering system

In Chinese question answering system, because there is more semantic relation in questions than that in query words, the precision can be improved by expanding query while using natural language questions to retrieve documents. This paper proposes a new approach to query expansion based on semantics and statistics Firstly automatic relevance feedback method is used to generate a candidate expansion word set. Then the expanded query words are selected from the set based on the semantic similarity and seman- tic relevancy between the candidate words and the original words. Experiments show the new approach is effective for Web retrieval and out-performs the conventional expansion approaches.     

基于支持向量机的汉语问句分类

目前汉语问句分类一般都依据疑问词及其相关词的组合规则,但由于规则的提取很深地依赖于语言知识,而且很难穷举出所有的特征规则,因此会影响分类的效果.支持向量机（SVM）是建立在统计理论基础上的机器学习方法,对于小样本分类问题有很好的识别效果.文中分析和定义了汉语问句的类型,建立了以SVM为基础的问句分类模型,详细描述了问句分类特征的选取过程,并在句法特征的基础上引入语义特征进行汉语问句分类实验,分类准确率达88.7%,表明结合句法和语义特征以SVM进行汉语问句分类具有很好的效果.     

基于语义转换的语义标注方法

提出了一种支持用户在网上的浏览活动的语义标注方法.该方法从语义上同类型的标注信息中提取特征,通过获取标注信息以建立用户意图模型,再利用概率判断识别用户意图;语义转换后得到的信息可以和其它的或被评估的用户意图进行比较;最后利用启发式函数量化具体用户意图和信息的相似度,以达到用户在浏览语义异构网络信息空间时获取相关信息的目的.     

FAQ问答系统句子相似度计算

句子相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,提出一种改进的基于多重信息的方法,即结合关键词信息、句子结构信息和语义信息的句子相似度计算方法,并用实例验证了方法的可行性.