基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解

• 作者: 刘清堂 劳传媛 吴林静 巴深 黄景修
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 句模 信息抽取 依存句法 自动求解 题意理解
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 126-132,177
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 8509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.05.023

摘要

数学应用题自动求解,即利用计算机对自然语言描述的应用题进行自动理解和作答,一直是人工智能领域研究的重难点和核心目标之一.针对应用题语义复杂、上下文情景多变、关键参数难以准确识别的问题,提出一种基于依存句法的初等数学分层抽样应用题题意理解方法.通过构建一个面向初等数学分层抽样类应用题的句模库,并结合依存句法来实现分层抽样应用题解题信息的自动抽取.实验研究发现,与仅基于句模的信息抽取方法相比,该方法对不同语义角色的句子的信息抽取准确率均有一定提升,整题理解的准确率从40％上升至68％.

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	巴深	华中师范大学教育信息技术学院	5	4	1.0	2.0
3	吴林静	华中师范大学教育信息技术学院	26	138	7.0	11.0
4	劳传媛	华中师范大学教育信息技术学院	4	35	3.0	4.0
5	黄景修	华中师范大学教育信息技术学院	13	114	6.0	10.0