多领域自然语言问句理解研究

• 作者: 冶忠林 尹红风 贾真
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 问答系统 问句理解 谓词消歧 问句分类 主体识别
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 216-221,254
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5772字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.06.036

摘要

问句理解是问答系统的主要任务之一.现有的问句理解方法大多是针对简单句的,且侧重于某种句式结构的理解.提出一种多领域问句理解研究方法,其涉及领域包括人物类、电影类、音乐类、图书类、游戏类、应用类.首先基于CRF算法对问句进行分类和主体识别,然后使用谓词词典和句法分析识别出问句的谓词,最后提出一种谓词消歧方法来解决相同问句具有不同表达方式的问题.实验结果表明,在封闭测试中,所提方法的问句分类和主体识别的平均F-measure值分别为93.88％和92.44％,谓词识别和问句理解的平均准确率分别为91.03％和81.78％.因此,所做的工作基本能满足问句理解的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾真	西南交通大学信息科学与技术学院	36	396	13.0	18.0
2	冶忠林	西南交通大学信息科学与技术学院	5	57	4.0	5.0