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- [8] Thomas K. Landauer,Peter W. Foltz,Darrell Laham.An introduction to latent semantic analysis[J].Discourse Processes,1998(2-3)
基于潜在语义分析的汉语问答系统答案提取
被引：43
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：
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 ;
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
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页码：1889 / 1893
页数：5
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