基于潜在语义分析的汉语问答系统答案提取

被引：44

作者：

余正涛 ^{[1
]}

樊孝忠 ^{[2
]}

郭剑毅 ^{[1
]}

耿增民 ^{[2
]}

机构：

[1] 昆明理工大学信息工程与自动化学院

[2] 北京理工大学计算机科学工程系

来源：

计算机学报 | 2006年 / 10期

关键词：

问答系统; 答案提取; 相似度; 向量空间模型; 潜在语义分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 081203 ;

摘要：

为了解决在汉语问答系统答案提取时,由于词的同义或多义现象而导致的“漏提”或“错提”等问题,提出了一种基于潜在语义分析(LSA)的问题和答案句子相似度计算方法.它利用空间向量模型作为问题和句子的表示方法,借助于潜在语义分析理论,对大量问答作句子语料统计分析,构建了一个潜在的词-句子语义空间,从而消除了词之间的相关性,并在语义空间上实现了问题与答案句子相似度计算,有效地解决了词的同义和多义问题.最后结合问题类型和相似度计算结果,对汉语基于事实的简单陈述问题进行了答案句子提取实验.答案提取的MRR值达到了0.47,明显优于空间向量模型.结果说明该方法具有很好的效果.

引用

页码：1889 / 1893

页数：5

共 8 条

[1] 基于网络的中文问答系统及信息抽取算法研究 [J].