基于话题和修辞识别的阅读理解why型问题回答

被引：20

作者：

张志昌 ^{[1
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]}

张宇 ^{[1
]}

刘挺 ^{[1
]}

李生 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究中心

[2] 西北师范大学数学与信息科学学院

来源：

计算机研究与发展 | 2011年 / 02期

关键词：

why型问题; 话题; 修辞关系; 答案抽取; 阅读理解;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

针对阅读理解问答中的why型问题,提出基于问题话题和话题间因果修辞关系识别的答案句抽取方法.抽取时利用机器学习方法,选择可识别出对应问题话题的句子特征、问题话题与句子上下文之间因果关系特征,对篇章内的句子按照成为答案句的概率进行排序.对应问题话题的句子识别利用基于idf和语义角色的相似度;因果修辞关系的识别利用线索短语、特定语义角色、从文档集中挖掘的词间蕴含的因果关系概率信息、句子上下文的位置与表达形式.Remedia语料上的实验结果表明,该方法明显提高了why型问题回答的性能.

引用

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页数：8