一种规则与统计相结合的应用题句子语义角色识别方法

• 作者: 刘清堂 劳传媛 吴林静 范桂林 黄景修
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 应用题自动求解 题意理解 语义角色 特征词 n-gram
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2299-2303
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.015

摘要

以应用题自动求解为目标,以高考入学考试数学试卷中的分层抽样应用题为研究对象,重点研究了分层抽样应用题的句子语义角色识别方法.根据分层抽样的原理,首先定义了分层抽样题意表征中的五种核心语义角色,分别为总体、样本、总体中的层、样本中的层和实体之间的关系.基于这五种语义角色,应用题题意理解中的核心问题被转换为对应用题文本中的句子进行语义角色判定.提出了一种基于特征词与n-gram模型相结合的句子语义角色判定方法,对分层抽样应用题文本中的句子进行语义角色判定.根据测试集中的实验结果,应用题的整题识别准确率由基于特征词的判定方法的17.95％提高到64.1％.实验结果说明基于特征词与n-gram模型相结合的句子语义角色判定方法能够提高题意理解的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘清堂	华中师范大学教育信息技术学院	148	1663	22.0	35.0
2	吴林静	华中师范大学教育信息技术学院	26	138	7.0	11.0
3	劳传媛	华中师范大学教育信息技术学院	4	35	3.0	4.0
4	黄景修	华中师范大学教育信息技术学院	13	114	6.0	10.0
5	范桂林	华中师范大学教育信息技术学院	4	30	3.0	4.0