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.     

中文专家实体主页识别方法研究

专家实体主页识别是专家检索的一个重要的组成部分,本文提出了一种基于J48的机器学习算法来对中文专家实体主页进行分类识别.首先,人工收集中文专家实体及对应的专家主页面2 113个,针对中文专家实体特点,定义与链接和网页内容特征相关的专家实体特征,并对这些特征进行提取,形成训练数据集.然后,采用不同学习算法对在不同特征上的...     

基于柬汉双语词对齐语料构建柬埔寨语依存树库

提出了一种基于柬汉双语词对齐语料构建柬埔寨语依存树库的方法。首先构建柬汉词对齐语料库,在该过程中不仅使用GIZA++模型进行词对齐,还利用词典模糊匹配和词向量相似性比较的方法进行双语词对齐语料库的构建;其次根据哈工大LTP平台构建中文依存树库;最后结合柬汉词对齐语料库和中文依存树库通过映射的方式构建柬语依存树库,再经过人工调整得到最终的柬语依存树库。实验表明,该方法简化了人工标注柬埔寨语句子依存关系的过程,减少了昂贵的人工标注工作,有效地提高了依存树库的构建效率。     

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.     

基于改进贝叶斯的领域问答对自动获取

问答对的规模和质量是影响基于常问问题集问答系统性能的重要因素,目前所使用的问答对库一般是人工构建的,往往需要耗费大量的时间和人力物力.针对此问题,提出一种基于改进贝叶斯的领域问答对自动获取方法.该方法将HTML页面解析成DOM树,选择DOM树的节点信息和结构信息作为问答对的分类特征,结合受限领域知识库,利用改进贝叶斯分类模型.从HTML页面中自动获取问答对并过滤出领域问答对.实验结果表明,该方法效果显著.     

云南旅游领域知识库的构建

针对领域知识库的构建困难问题,借助于本体论（Ontology）的思想,从大量语料中自动获取领域词汇,提取领域义原,利用知网的概念描述方法来对领域词汇进行描述,从而构建领域知识库。FAQ库查重实例分析表明,领域知识库在领域问题的求解中发挥着重要作用。     

中文问答对过滤方法研究

问答对过滤是准确自动获取问答对的句法结构关系和领域特征,选取句子主干与领域词汇作为分类特征,采用贝叶斯分类学习方法进行领域问答对过滤;根据中文语言相关性,融合句法、词法及语义要素,计算句子与问答对相关性,以相关性为基础,过滤面向句子相关的问答对.实验结果表明,提出的过滤方法均取得了较好的效果,相对传统过滤方法,能够提高问答对过滤的准确率.