基于段落内部推理和联合问题答案匹配的选择型阅读理解模型

针对当前机器阅读理解方法中仅将问题与段落匹配会导致段落中的信息丢失或将问题和答案连接成单个序列与段落匹配会丢失问题与答案之间的交互,和传统的循环网络顺序解析文本从而忽略段落内部推理的问题,提出一种改进段落编码并且将段落与问题和答案共同匹配的模型.模型首先把段落在多个粒度下切分为块,编码器利用神经词袋表达将块内词嵌入向量求和,其次,将块序列通过前向全连接神经网络扩展到原始序列长度.然后,通过两层前向神经网络建模每个单词所在不同粒度的块之间的关系构造门控函数以使模型具有更大的上下文信息同时捕获段落内部推理.最后,通过注意力机制将段落表示与问题和答案的交互来选择答案.在SemEval-2018 Task 11任务上的实验结果表明,本文模型在正确率上超过了相比基线神经网络模型如Stanford AR和GA Reader提高了9%～10%,比最近的模型SurfaceLR至少提高了3%,超过TriAN的单模型1%左右.除此之外,在RACE数据集上的预训练也可以提高模型效果.     

基于互信息的文本自动摘要

现有的文本自动摘要技术大多是运用向量空间模型将文本作为一个整体进行处理,忽略了段落及段落之间的关联程度,导致提取的摘要不能够全面反映所包含的主题,针对这一问题,文章提出了基于互信息的文本自动摘要方法。该方法利用互信息对文本中词语、句子及段落之间的关联程度进行计算,依据关联程度将整个文本划分成包含不同主题的较小单元,并针对每一单元运用优化的句子权重计算方法进行主题句提取,然后利用主题句生成文本摘要。实验验证了方法的有效性,在自动摘要提取方面取得了良好效果。     

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．     

利用分割技术提高对话文本自动摘要的一致性

针对传统的基于抽取的自动摘要方法不能很好地处理对话文本一致性的问题,提出了对话文本自动摘要中的体裁、问题-回答对识别等关键技术.设计了一种类似于TextTiling的文本分割方法对候选的回答段落进行分割,以便提高问题-回答对的关联精度.实验结果表明,利用问题-回答对的关联信息能够提高对话文本自动摘要的整体一致性.     

基于多层策略的校园智能问答系统

针对高校校园这一应用领域,设计并实现了一种基于多层策略的校园问答系统.提出了校园知识的3种类型,即服务型知识、常见问题型知识及文本检索型知识.针对不同类型的知识,建立了特定服务查询、常见问题查询和自由文本检索多级策略的问答系统模型,逐级匹配查询问句的答案:特定服务查询通过模式匹配将问句转换为服务接口;常见问题查询通过特征关键词提取、问题分类和问句相似度计算算法将问句与常见问题库中的问题-答案对匹配;自由文本检索对全文检索引擎solr返回的候选文档进行答案抽取,获取答案段落.性能测试表明:对80%以上的查询问句,若问题相关知识存在于系统中,则系统都能给出满意的答案.     

基于增强问题重要性表示的答案选择算法研究

针对经典的文本匹配模型在问答系统中应用的缺陷和不足,提出了一种基于增强问题重要性表示网络BIWN的答案选择算法.目前,现有的答案选择模型普遍将问题句子和答案句子直接进行匹配,忽略了问题句子和答案句子中的噪声词对匹配的影响.针对这个问题,首先,利用自注意力机制修改问题句子中各个词的权重,生成“干净”的问题句子向量;然后,利用词级交互矩阵捕捉问题句子和答案句子之间的细粒度语义信息,从而有效地弱化了噪声词对正确答案的影响;最后,利用多窗口CNN提取特征信息得到预测结果.基准数据集上的对比实验表明,BIWN模型在答案选择任务的性能优于主流的答案选择算法,MAP值和MRR值提升了约0.7%～6.1%.     

基于双重匹配注意力网络的观点型阅读理解

提出一种基于双重匹配注意力网络的方法.先用动态匹配机制迭代综合获取全局观点信息,同时利用多维度匹配机制在不同特征空间上计算全局语义信息,然后交互式多路注意力机制通过两路注意力之间的交互计算对上述全局的观点与语义信息进行融合,最后与选项表示结合预测答案的观点倾向.在观点型阅读理解数据集ReCO和Dureader上面的实验表明,该方法相对于基准模型在准确率上提升了1.18%和0.84%,在加权宏F1上提升了1.16%和0.75%.     

基于潜在语义索引的文本摘要方法

因特网上的在线文本自动编制摘要可以帮助用户有选择地阅读。给出了基于潜在语义索引的文本摘要方法。它采用向量空间模型作文本表示方法,利用潜在语义索引来减少词汇间的“斜交”现象,在语义空间进行项、句子、段落与文本之间的相似度计算,而不是单纯地依赖于特征项的频率信息。依据对于文本主题的表现能力来确定摘要的各个组成部分及其组成方式,此外,给出了文本摘要的评估方法。     

基于语义对齐的生成式文本摘要研究

针对当前生成式文本摘要模型在解码时对摘要整体语义信息利用不充分的问题,提出一种基于语义对齐的神经网络文本摘要方法.该方法以带注意力、Pointer机制和Coverage机制的Sequence-to-Sequence模型为基础,在编码器与解码器之间加入语义对齐网络,实现文本到摘要的语义信息对齐;将获得的摘要整体语义信息与...     

多文档文摘提取方法的研究

在深入分析当前流行的自动文摘技术和方法的基础上,将语义方法融入统计算法,提出了一种基于统计的多文档文摘提取方法,描述了它的实现过程.该方法利用文档内和文档之间段落的语义相关性,实现了多文档文摘的自动生成.首先对文档进行分段实现信息分割,再利用聚类技术对文本段进行聚类实现信息合并,最后从类中抽取代表段产生摘要文本.实验结果表明,该方法是一个有效、实用的方法.     

面向事件的文本表示模型的构建及应用研究

文本表示是自然语言研究的基础问题,也是帮助我们高效处理网络上文本信息的关键.针对当前基于词或短语的文本表示模型容易丢失语义信息的问题,采用图结构的思想构造一种面向事件的文本表示模型-事件语义网络,该模型用事件触发词代替事件作为节点,以事件之间的语义关系作为边,把文本表示为节点和边构成的图.基于该模型实现了自动摘要应用,...     

基于特定问题类别的汉语问答系统查询扩展

针对汉语问答系统的特点,提出一种通过统计问答对方式获得各种问题类别的关联词,并根据类别关联词进行查询扩展的方法.在计算问题和答案文本相似度时,实现了一种基于最小匹配距离的计算方法,该方法充分考虑了查询词及查询扩展词在文本中的词频及位置分布信息.实验结果说明在汉语问答系统答案文本检索中,按照问题类别关联词进行查询扩展比未进行查询扩展在性能上有很大的改进.     

一种文本讨论线索的自动获取方法

介绍了一种基于知识库的方式获取文本中讨论线索的方法.该方法根据文本出现的控制词与概念网中各个概念的关联,找出文本以及文本中各个段落的主题概念,并通过对概念网中的概念进行关系计算,获取文本的讨论线索,较好地避免了因文本叙述方式的不同以及指代的存在而带来的影响.实验结果显示,该方法对文本主题识别的准确率达82%,对段落主题识别的准确率达70%.     

一种利用语义相似度改进问答摘要的方法

在搜索引擎中对用户问题直接给出简要的答案(即答案摘要)可以帮助用户更快捷的获取信息。针对这一任务,设计一种基于特征的答案摘要抽取方法。为了进行句子相似性的计算,提出通过使用卷积神经网络表示句子语义和计算相似性,同时给出基于最大间隔学习的网络训练方法。在百度知道问答语料上的实验结果表明,所提出的答案摘要抽取方法能够生成质量良好的简短回答。与基于词袋的相似性计算相比,使用卷积神经网络能够更好地描述句子语义,计算问题和句子之间的相似性,有效地改善答案摘要的质量。     

基于k-近邻方法的渐进式中文文本分类技术

针对k-近邻方法分类准确率较高、但分类效率较低的特性,提出了一种基于k近邻方法的渐进式中文文本分类技术,利用文本的标题、摘要、关键词、重点段落进行渐进式的分类处理.这样,不用分析全文就能将部分待分类文本成功分类,从而提高了文本分类的效率.实验结果表明,该方法在保证分类准确率的基础上能够有效地提高分类效率.     

基于语义理解的文本相似度算法

相似度的计算在信息检索及文档复制检测等领域具有广泛的应用前景.研究了文本相似度的计算方法,在知网语义相似度的基础上,将基于语义理解的文本相似度计算推广到段落范围,进而可以将这种段落相似度推广到篇章相似度计算.给出了文本(包括词语、句子、段落)相似度的计算公式及算法,用于计算两文本之间的相似度.实例验证表明,该算法与现有典型的相似度计算方法相比,计算准确性得到提高.     

基于人工智能的主观题自动评分算法实现

针对网络考试系统中主观题自动评分面临的困难和问题,将人工智能中中文自然语言理解的研究成果(空间向量模型、分词算法等)应用于网络考试中对主观题答案(包括标准答案和考生答案)的"理解"过程中,并在此基础上提出了将基于矢量空间模型的文本矢量特征匹配算法应用于计算机对考生答卷进行自动评判的过程中.实验测试数据表明,所提出的算法具有一定应用前景.     

融入领域知识的跨境民族文化生成式摘要方法

从跨境民族文化文本中生成具有领域知识的摘要对进一步开展跨境民族文化文本检索、问答等任务具有重要的支撑作用，当前基于深度学习的生成式文本摘要取得了较好的效果，但直接用于跨境民族文化文本摘要任务会导致生成的摘要出现领域词汇丢失的问题.为此，提出一种融入领域知识的跨境民族文化生成式摘要方法（Domain Knowledge-Culture-Generative Summary,DKCGS），在编码端将跨境民族文化领域词典编码与原文本编码融合，以此增强模型对领域词汇的表征能力；在解码端，基于指针生成网络将具有同义或跨境关系的领域词汇分布与原文本分布结合，提高模型生成文化领域词汇的准确率.同时，在通用领域文本上进行预训练并进一步初始化参数，以缓解数据稀缺导致模型训练效果不佳的问题.实验结果表明，提出的方法在跨境民族文本摘要数据集上比基线模型的Rouge-1提升了0.95，有效提升了跨境民族文化文本摘要生成的质量.     

基于事件时序关系的自动摘要抽取

由于文本中事件之间的时序关系可以帮助人们更好地理解文本内容,故针对新闻报道类文本,将事件作为其基本语义单元,并根据时序关系建立事件有向网络文本表示模型;利用PageRank算法结合主题相关度对时序网络进行节点重要度计算及调整;最后,按照重要度以及事件发生的顺序进行排序,并按照一定的压缩比提取摘要句,删除冗余的句子,将事件对应的原语句作为摘要。实验结果表明,基于事件时序关系的自动摘要方法效果较好。     

一种基于显式定位的机器阅读理解方法

大多数机器阅读理解模型是基于具有各种注意力机制的端到端深度学习网络,但此类模型会损失句子级别的语义信息.此外,现有数据集中的问题通常不需要复杂的推理,并且答案仅与背景段落中的少量句子相关.基于此,提出将机器阅读理解模型划分为两层:第一层用于查找段落中与问题相关的句子并生成新的背景段落;第二层则根据减小了规模的段落做进一...