面向知识库的中文自然语言问句的语义理解

设计从自然语言问句到结构化查询的转换框架。该方法从自然语言问句的句法结构入手, 提出一套启发式识别实体与关系的方法, 并利用语料库建立从实体到知识库的映射, 对谓词进行消歧, 进而转化为计算机可理解的结构化查询语言。从百度知道抽取人物、地点、组织3类共 42 个问题作为标准测试集。实验结果表明, 所提出的框架能够有效地将中文自然语言问句转换为结构化查询, 为下一代智能问答系统打下良好的基础。     

基于本体结构的新闻个性化推荐

为了更好地对新闻和用户进行建模, 将语义相似度模型引入基于内容的推荐系统中, 挖掘两者之间的语义关联。提出一种基于本体结构的相似度模型(OBSM), 利用在线百科构建的本体结构, 计算新闻和用户之间的语义相似度。为了降低本体结构上噪音数据对推荐效果带来的影响, 提出X-Ontology聚类算法对本体结构进行清理, 并衍生出OBSM的升级模型X-OBSM。中文和英文实验表明, OBSM和X-OBSM比基准模型具有更好的推荐效果, 尤其是对本体结构进行清理后, X-OBSM具有比OBSM更高的计算效率。