基于依存语义分析的答案抽取系统

《基于依存语义分析的答案抽取系统》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、案抽取应用采用的语义分析技术无外乎两种：1)统计模型，包括n元语言模型方法和词共现语言模型方法，其基本原理是通过词共现概率推断自然语音中的潜在语义关系[3];2)经验模型，利用庞人的语义知识库，通过分析词语之间语义联系的语义分析模型和基于句法分析的语义分析模型等等[1,4-5]。由于语料规模的局限性和数据平滑的需要，近年来这两类语义分析模型已呈现逐步融合的趋势，产生了建立在传统语言模型的基础上的应用系统[6]。遗憾的是，无论基于大规模语料基金项目：国家叶五”科技攻关计划巫点项冃(A3480266);广东省自然科学基金项目(B6480

2、598)作者简介：罗强(1974-),男，博士，主要研究方向为统计语言处理、信息检索；于洪霜(1979-),女，讲师，主要研究领域为法律知识管理、智能信息检索等；奚建清(1963—)，男，教授，博士生导师，主要研究领域为知识管理、智能信息检索等。E-mail:

3、语义支撑。本文介绍了一种基于依存语义检测的答案抽取系统(DIAES,DependencyInspectionbasedAESystem),该系统将句子的逻辑结构表示成基于依存语义关系的最小逻辑形式，具有复朵度低，处理效率高等优点，其研究成果为基于依存语义分析的实践应用提供了新的线索。关键词：逻辑检测；信息检索；最小逻辑式；依存关系；谓词ANANSWEREXTRACTIONSYSTEMbasedonDependencySemanticAnalysisQiangLuo,HongshuangYU(1・SoftwareDevelopment

4、CenterofICBCGuangzhou、510630)(2.GuangdongLingnanVocationalCollege,510663)[Abstract]InAnswerExtraction,comparingsemanticsimilaritybetweenqueryandreturneddocumentsisaNLPmethodthatremovesirrelevantretrievalresultsfromoutputofgenericinformationretrievalsystem・Forthelimitat

5、ionsofsemanticoverloadandsimilarityalgorithmbetweenpredicates,however,semanticinspectiondoesnotworkwellonAEapplications・ThispaperproposesanefficientmethodtoperformSemanticInspectiononAEsystemthatbasesonMinimalLogicalForms(MLF),withincorporatingChineseconceptexpansionan

6、dquantifyingpredicatesimilaritycomputation.Inpractice,themethodhassuccessfullyadoptedbyDependencyInspectionAnswerExtractionSystem(DIAES),andshownsatisfyingperformanceinexperiments・[Keywords]SemanticInspection;InformationRetrieval;MLF;DependencyRelation;Predicates1引言在答豕

7、抽取应用中，通过分析自然语言句了的语义结构，有助于估计问题和备选答案之间的语义相似度，从而提高检索系统的精确度。由于语义信息广泛存在于句子与句子，句子与段落，段落与段落之间，对诸如机器翻译、自动问答、抄袭检测等自然语言信息处理程度较高的应用产生重耍的影响，因此该技术已经成为当今信息技术的研究热点，具有广阔的应用前景。语义分析是一项包含词法分析、句法分析、语法分析和词义分析等处理环节的系统工程。在这个复杂的系统工程中，任一个处理环节•的效率问题都可能成为整个系统的短板。事实上，大多数的研究成果表明，对所有处理流程进行的叠加并不能够产生

8、预期的高质量处理效果。近年来，在普遍采用语义分析的答案抽取应用领域，人规模词法和句法分析的技术已逐渐融入经典语言模型中，一定程度解决了不同文本信息处理的效率问题。答的统计模型，述是基于语义知识库的经验模型，在处理词语之间语义关系的时候