基于深層邏輯知識(shí)抽取的問答系統(tǒng)研究.pdf

1、問答系統(tǒng)是一個(gè)快速發(fā)展的研究領(lǐng)域，其融合了信息檢索、信息抽取以及自然語言處理的研究和技術(shù)，充滿挑戰(zhàn)但又前景誘人，問答系統(tǒng)中的技術(shù)和方法也刺激了如文檔抽取、時(shí)間和命名實(shí)體表達(dá)式識(shí)別等領(lǐng)域的發(fā)展。
　　互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展提供了一個(gè)海量的文本信息來源，問答系統(tǒng)也利用互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模文本中顯式出現(xiàn)的知識(shí)解決了一部分問題，但是更多的知識(shí)隱含在文本中，需要進(jìn)一步推理才能獲得。然而現(xiàn)階段大部分文本信息都是無標(biāo)注的自由文本，如何進(jìn)行推理獲得隱含知識(shí)面臨

2、巨大挑戰(zhàn);另外互聯(lián)網(wǎng)中文本信息不具有完備性，并且存在大量的噪音和事實(shí)錯(cuò)誤，因此傳統(tǒng)的推理方法并不能適用于互聯(lián)網(wǎng)語料。
　　本文提出了一個(gè)為深層問答系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)邏輯知識(shí)以及利用抽取到的知識(shí)進(jìn)行問答的方法。該方法使用自動(dòng)無監(jiān)督、與領(lǐng)域無關(guān)的方法在背景語料中提取知識(shí)，然后利用這些知識(shí)推理出問題的潛在答案。本文的主要工作如下:
　　(1)借助語義角色標(biāo)注的結(jié)果將自然語言的表達(dá)轉(zhuǎn)換為一階謂詞邏輯的謂詞表達(dá)形式，語義角色標(biāo)注可以更準(zhǔn)確地標(biāo)注

3、謂詞和論元，并且可以標(biāo)注多個(gè)論元，其帶有的順序信息為謂詞關(guān)系消除歧義提供了依據(jù)，提高了關(guān)系抽取算法的準(zhǔn)確性和適用性;
　　(2)使用關(guān)聯(lián)分析和統(tǒng)計(jì)相關(guān)性原理挖掘這些謂詞表達(dá)式之間的潛在關(guān)聯(lián)并建立用于推理的帶有權(quán)重邏輯命題，自動(dòng)生成推理規(guī)則節(jié)約了人力，成功創(chuàng)建了大規(guī)模的具有通用性的知識(shí)庫;
　　(3)使用Markov邏輯網(wǎng)用作問題答案的推理系統(tǒng)，概率與邏輯推理的結(jié)合克服了抽取的知識(shí)帶有噪音、不確定和不完備的缺點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)表明這些自