中文問題里的中心詞識別研究.pdf

1、問題分類是自動問答系統(tǒng)中對自然語言問題進行問題理解的關(guān)鍵步驟。尋找與問題類別密切相關(guān)的特征,對提高問答系統(tǒng)整體的處理性能和效率非常重要。中心詞是問題中最能表達“問題問的是什么”的詞或詞組,包含豐富的語義信息,可以用于確定問題所屬的類別。
　　本文主要針對中文問題里的中心詞進行研究,利用中文問題的特點以進一步提高中心詞的抽取精度,達到改善問題分類效果的目的。
　　本文的主要研究工作如下:
　　(1)考慮到基于中心詞詞性、

2、位置等表面特征的啟發(fā)式規(guī)則的合理性以及其易受訓練問題集影響的局限性,在觀察和分析中心詞在問題的句法結(jié)構(gòu)中的詞性、依存關(guān)系及其與疑問詞的關(guān)聯(lián)性的基礎上,提出了條件隨機場和錯誤驅(qū)動相結(jié)合的中心詞識別方法。該方法主要利用錯誤驅(qū)動的思想,對條件隨機場標注的結(jié)果進行反復校正學習,直到識別結(jié)果穩(wěn)定收斂,最終篩選出能對條件隨機場方法產(chǎn)生的負面結(jié)果具有抑制作用的有序規(guī)則集。對錯誤驅(qū)動算法進行改進,以減少有序規(guī)則的訓練時間。實驗表明了本文方法的有效性。<