-
题名中文口语开放域问答系统中问句分析处理方法的研讨
被引量：1
- 1
-
-
作者
何晓彦
黄家琳
-
机构
北京工商大学信息工程学院
北京工商大学计算机学院
-
出处
《北京工商大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第6期57-61,共5页
-
文摘
就汉语语言的特点,对中文口语自动问答系统中用户问句的处理方法作了系统的分析.提出了口语问句规范化处理的方法,使得系统能够对口语表达形式多样(甚至病句),但语义相同的问句可以采用相同的分析算法.同时此法所得出的规范化问句将反馈给用户,用于用户确认,实现了人机交互.规范化问句通过主题词的方法,确定搜索的知识源,明确和缩小了搜索范围,减少了对无用信息的搜索.
-
关键词
中文口语自动问答系统
词分析问句分析
问题理解
问句的规范化
-
Keywords
Chinese question answer system
query analysis
question understanding
question pre-process
-
分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
-
题名一种新的层次化结构问题分类器
被引量：5
- 2
-
-
作者
李方涛
张显
孙建树
朱小燕
-
机构
清华大学计算机科学技术系智能技术与系统国家重点实验室
-
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2008年第1期93-98,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60572084)
863国家高技术研究发展计划资助项目(2006AA02Z321)
-
文摘
问题分类是自动问答系统中关键技术之一,而问题中的关键词语是问题分类的重要依据。本文主要探讨问题词和中心词在问题分类中所起的作用,提出一种基于问题词和中心词的层次化结构问题分类器。分类器首先利用问题词将句子集分为三类,然后对于每个类别分别建立相应的分类器,对于what型问题,本文构造了基于关联规则的中心词分类器。本文实现的层次化结构分类器在TREC 2007 QA问题集和UIUC数据集上精度分别达到了90.6%和84.0%,充分显示了问题词和中心词在问题分类中至关重要的作用。
-
关键词
计算机应用
中文信息处理
问题分类
自动问答系统
问题词
中心词
-
Keywords
computer application
Chinese information processing
question classification
question answering system
question word
head word
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
