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.     

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%.     

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.     

基于本体的受限领域问答系统研究

鉴于使用本体表示知识利于知识的重用及推理,提出基于本体知识库的受限领域问答系统(QA)框架,该框架可以方便地根据本体知识库和问句语义表征抽取答案.定义了本体的结构,以某医疗领域的本体为例分析本体元素之间的抽象关系;描述问句语义分析的方法,给出答案抽取的相关技术;分析问句类型,给出对应的问句语义表征和答案抽取策略.以某医疗领域的问答系统为实验平台,封闭测试F值为83.86%,开放测试F值为76.04%,效果良好.     

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....     

基于依存语法及本体技术的问句分析

与传统的基于框架的问句分析方法不同,本文结合汉语语法对问句的依存关系进行分析,提取问句的语义及问句各成分间的限制关系,得到主要针对领域本体知识库的问句理解结果。本文把问句分析细化为如下几个过程:命名实体识别、问句分类、问句预处理(包括:分词、词性标注以及句子解析)、问句焦点提取和问句成分间的语义关系及限制提取。最后通过实验验证算法的有效性。     

中文问句分类系统的分析

介绍了问答系统及问句分类,重点阐述了问句的类型和问句分类的方法,最后对问句分类工作未来的发展进行了展望。     

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%。     

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.     

领域问答系统答案提取方法研究

在特定领域问答系统中,领域知识直接影响问答效果．本文提出了一种领域问答答案提取方法,以问题分析得到问题查询、问题类型及答案类型为基础,借助领域知识检索获得答案提取候选段落．对于定义性问题,结合关键词加权权重计算方法及句子与问题语义相似度方法,对候选段落或句子与问题相关度排序,提取相关度高的句子或段落作为答案,对于数词或列表性实体问题,借助命名实体识别,提取与问题中心相关的领域实体作为答案．在云南旅游领域进行了答案提取实验,结果表明该方法具有较好的效果．     

基于Tri-BiLSTM-CNN的钻井安全问答系统

特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题：（1）如何有效地对句子进行语义表示；（2）如何有效地进行句子间的语义匹配；（3）领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题，提出一种基于Tri-BiLSTM-CNN的深度学习模型。首先，将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合构建网络模型，综合利用了BiLSTM处理序列化数据的优势和CNN捕获局部特征的优势。然后，采用Triplet并列式排列结构进行句子之间的匹配。最后，使用字向量替代词向量，避免了分词错误对模型的影响。在钻井安全领域的真实数据集上进行实验验证，结果表明，Tri-BiLSTM-CNN模型能更好地对句子语义进行向量化表征，显著提升句子相似度计算的准确率，而且效果明显优于CNN和LSTM两种网络结构。将该模型用于钻井安全领域的FAQ问答系统中，有效减少了人工成本，对改善钻井工作的效率和质量具有重要意义和应用价值。     

CET4&6语法测试重点—反意疑问句归纳

介绍了反意疑问句在简单句、复合句、并列句、祈使句、感叹句等句型中的应用。通过对反意疑问句的总结和归纳 ,说明反意疑问句是四、六级及其它考试的一个重要语法项目。     

面向自动问答系统的问句相似度计算研究

结构化自动问答系统采用传统方法缺少对词汇、词序和结构的划分,导致语句相似度较低,为了解决该问题,提出了基于Web语义的混合问句相似度计算方法。根据结构化自动问答系统结构,设计系统语句分析模型,通过正向匹配方法,对模型专业词库中的用户输入自然语句进行分词处理,并对字符串之间的关系展开分析。采用非恒定相似度系数来描述2个字符串的相似情况,并由此分析词形、词序和结构相似度,完成不同语句相似度的计算。通过实验对比可知,文章提出的基于Web语义的混合问句相似度计算方法最高计算精准度可达到96%,可提升自动问答系统的整体性能。     

基于概念和统计的问答系统实现机制

问答系统与搜索引擎相比答案精练准确、“噪音”较少．为此给出了基于概念和统计的问答系统实现机制．首先确定焦点类型和答案类型,对于不同类型的焦点实行分级概念扩充;以段落为基本单元,利用潜在语义分析技术获取相关文本段落;给出了问题与句子的匹配算法和基于问题相似度的答案抽取算法,通过对语料进行潜在语义索引和增加FAQ反馈,不断增强系统的回答能力．依此研制的大学概况问答系统获得了较好的效果．     

基于条件变分自编码器的问题生成方法

将条件变分自编码器作为辅助模块,引入预训练语言模型的编码解码过程,通过数据增强(潜在的语义扩充)以提高模型的鲁棒性。通过建立陈述句与疑问句之间的高维分布联系,由分布采样实现一对多的问题生成。结果表明,融合条件变分自编码器不仅能生成多样性的问题,也有助于提升问题生成的模型性能。在基于SQuAD数据集划分的2个答案可知问题生成数据集Split1和Split2上,BLEU-4值分别被提升到20.75%和21.61%。     

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。     

从言语行为理论看英语修辞问句的翻译

修辞问句是一种常见的修辞手段,从言语行为理论来看,它也是一种行事行为,可表达多种间接言语行为。在探讨英语修辞问句的语用功能的基础上,提出了具体的翻译方法,即如何在译文中再现英语修辞问句的言外之力,以实现语用等值。     

网购客服对话标注与分析

在当前交互式问答的研究中,面向真实应用环境的交互式问答语料比较缺乏。首先收集大量网购客服对话日志作为交互式问答研究的语料数据, 对网购对话日志进行统计分析,然后从对话日志中抽取174组会话,对会话中的非规范语言现象、问句相关现象、问句答案匹配现象等交互式语言现象进行了标注和统计。基于标注统计结果发现:高频语句在网购对话中占较大比例,15%的语句的使用量占客服应答语句总量的45%以上;非规范语言现象出现比例占到会话语句的50%;问句相关现象中指代相关、省略相关、公共词序列相关是最重要的3个相关特征;问句答案匹配现象中交叉匹配的情形占到会话的60%以上;匹配的问答对中问句与答案具有显性匹配特征的占50%以上。