多领域自然语言问句理解研究

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.

关键词：问答系统、问句理解、谓词消歧、问句分类、主体识别

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572407,61262058;国家科技支撑计划课题2015BAH19F02,2016G04001;中央高校基本科研基金2682015CX070

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：216-221,254