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.     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

词汇与中心词的距离信息对问句相似度匹配的影响

在问答式信息检索中引入基于frequently askedquestions(FAQ)的辅助模块满足常见问题的回答是一种有效的手段,其中关键问题是用户提出的问句与FAQ中问旬的相似度比较,找出FAQ中最相近的问句,并返回对应的答案,作为对用户问题的解答.该文设计实现了一种FAQ辅助模块,并试图发现词汇与中心词的距离信息对于问句相似度匹配的词汇权重的影响.使用两组不同的测试集进行评测,实验表明,采用词汇与中心词的距离信息计算问句相似度,其影响能力弱于文档频率的作用,但是在相似度阈值0.5的情况下,两种方法均没有错误判断.     

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。     

基于语义空间的抽取式单文档摘要方法

目前的抽取式单文档摘要方法未考虑原文中句子和原文语义信息相关度,针对该问题,提出一种基于语义空间的抽取式单文档摘要方法.首先,利用Word2Vec训练词向量以获取语义空间,并基于该语义空间表示句子和原文;然后,基于余弦相似度计算句子与原文相似度值,并使用TextRank和词频-逆文本频率指数(TF-IDF)模型计算原文中句子的权重;最后,将相似度值与权重相结合得到句子的最终权重值.实验结果表明,该模型摘要质量优于基于深度学习的基线系统.     

潜在语义索引在FAQ构建中的应用研究

研究了潜在语义索引在中文自动问答系统FAQ库构建中的应用,并着重阐述了句子相似度的计算方法以及使用LSI对FAQ库去重的实验选取方法,结果显示LSI方法在一定程度上优于TF×IDF方法。     

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.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.