基于句法分析和答案分类的中文问答系统

被引：13

作者：

孙昂 ^{[1
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江铭虎 ^{[1
]}

贺一帆 ^{[1
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陈林 ^{[1
]}

袁保宗 ^{[2
]}

机构：

[1] 清华大学人文学院计算语言学实验室

[2] 北京交通大学信息科学研究所

来源：

电子学报 | 2008年 / 05期

关键词：

中文问答系统; 句法分析; 答案抽取; 最大熵模型; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

本文根据疑问词和谓语的距离信息对问句进行细致的句型分析,然后对答句进行浅层句法分析,在此基础上,抽取出问题特征集、答句特征集和组合特征集作为分类特征,引入最大熵模型和支持向量机训练答案抽取分类器.基于不同特征组合训练得到的分类器在五类事实性问题上进行了测试,其F值分别达到70.87%和85.75%.

引用

页码：833 / 839

页数：7

共 4 条

[1] 基于最大熵模型的汉语句子分析 [J].