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基于互联网和self-training的中文问答模式学习 被引量:2
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作者 李志圣 孙越恒 +1 位作者 何丕廉 候越先 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期1575-1577,1581,共4页
在已有的问答模式学习中,模式定义和候选答案评分偏于简单,而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘W eb文本中动、名词序列的骨架模式,用以扩充模式定义;将self-train ing学习机制引入问答模式学习:用一对训练语料进行初始学习,通过... 在已有的问答模式学习中,模式定义和候选答案评分偏于简单,而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘W eb文本中动、名词序列的骨架模式,用以扩充模式定义;将self-train ing学习机制引入问答模式学习:用一对训练语料进行初始学习,通过互联网搜索,自动选择可靠程度较高的问答对,重新训练;扩充了启发规则,改进候选答案的评分方法。实验结果表明:所提出的问答模式学习方法能有效地提高中文问答系统的性能。 展开更多
关键词 互联网 问答模式 SELF-TRAINING 机器学习
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问答系统和浅层结构模式推理 被引量:2
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作者 莫丽萍 王树西 +1 位作者 姜吉发 雷雨霞 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第1期38-42,共5页
首先给出了问答系统的定义,并对问答系统的历史进行回顾.然后对现有问答系统进行了分类,并对各类问答系统的性能及其所采用的核心技术进行了分析、总结.最后对问答系统的发展趋势进行了展望.在此基础之上,提出浅层模式推理理论,对问答... 首先给出了问答系统的定义,并对问答系统的历史进行回顾.然后对现有问答系统进行了分类,并对各类问答系统的性能及其所采用的核心技术进行了分析、总结.最后对问答系统的发展趋势进行了展望.在此基础之上,提出浅层模式推理理论,对问答系统的发展,进行了有益的探索.该理论综合了现有问答系统的优点,有望基于纯粹的文本知识,实现检索、理解、推理一体化的机制. 展开更多
关键词 问答系统 浅层结构 模式推理 文本库 知识库
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