基礎(chǔ)語言類問題求解關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、本課題來源于國家863計(jì)劃項(xiàng)目——語言類問題求解和答案生成關(guān)鍵技術(shù)及系統(tǒng)。該項(xiàng)目具體目標(biāo)是解決語言類問題，即高考語文題。其中，基礎(chǔ)語言類問題主要分為三種：字級別，詞級別以及句子級問題，字級別問題主要是判斷字音字形正誤問題，詞級別主要是字形字義相近的詞語之間的甄別，句子級主要是處理多種病句問題。
　　判斷字音字形正誤與高考語文選擇題目中的“正確字音字形判斷題”對應(yīng)。本課題將判斷字音字形正誤建模為字音字形檢索問題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種多資

2、源融合的策略。對于字音問題，本課題使用的資源包括：1）字音詞典；2）大規(guī)模文本。對于字形問題，本課題使用的資源包括：1）字形詞典；2）分詞模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，多資源融合的方法取得了75.4％的判斷正誤準(zhǔn)確率。相對僅使用詞典的基線模型，這一方法獲得了5.2%的準(zhǔn)確率提升。
　　形近詞、近義詞詞語甄別問題與高考語文選擇題目中的“正確詞語選擇題”對應(yīng)。本課題將形近詞、近義詞詞語選擇問題建模為判斷句子不同流暢度問題。本課題使用語言模型建模

3、句子的流暢程度，分別嘗試使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型（RNNLM）以及N-元語言模型（N-gram）對句子流暢度進(jìn)行建模。本課題的實(shí)驗(yàn)評價(jià)方法是計(jì)算選擇正確詞語的準(zhǔn)確率，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種語言模型性能接近。RNNLM取得到了63.4%的準(zhǔn)確率，N-gram取得了65.2%的準(zhǔn)確率。
　　病句識別與高考語文題中“病句選擇的問題”對應(yīng)。本課題根據(jù)病句的語法特征將其分為十種類型，其中最常見的是搭配不當(dāng)以及語序不當(dāng)類型病句。本課題將搭配不當(dāng)建模