资源描述：
《模式学习在QA系统中的有效实现.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、计算机研究与发展ISSN100021239PCN1121777PTPJournalofComputerResearchandDevelopment43(3):449～455,2006模式学习在QA系统中的有效实现1,211杜永萍黄萱菁吴立德1(复旦大学计算机科学与工程系上海200433)2(北京工业大学计算机学院北京100022)(dypzdj@yahoo1com1cn)EffectivelyImplementingaPatternLearningMethodintheQuestionAnsweringSystem1,211DuYongp
2、ing,HuangXuanjing,andWuLide1(DepartmentofComputerScienceandEngineering,FudanUniversity,Shanghai200433)2(InstituteofComputerScience,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100022)AbstractOpendomainquestionanswering(QA)representsachallengeofnaturallanguageprocessing,aimingatre
3、turningexactanswersinresponsetonaturallanguagequestions1AnovelpatternlearningmethodforQAisdeveloped1ThekeyideaistogetanswersusinganswerpatternslearnedfromtheWeb1AlthoughmanyotherQAsystemsusethepatternbasedmethod,themethodinthispaperisimplementedautomaticallyanditcanhandle
4、theproblemsothersystemsfail,suchastheweaknessofpatternrestrictionandsoon1TheexperimentresultontheTRECdataindicatesthatthemethodiseffective1Itsolvesnoton2lythequestionsrelyingonsimplepatterns,butalsothequestionsthatneedcomplexpatternsforanswerex2traction1Thequestionnumbero
5、fthelatterisabout80%inthequestionsetoftheTREC1Keywordsquestionanswering;patternlearning;answerextraction摘要开放领域的问题回答(questionanswering)是自然语言处理领域中具有挑战性的研究方向1提出了一种基于模式学习实现问题回答的方法,核心思想是利用机器学习方法得到的答案模式获取问题答案1该方法优势在于:①模式学习完全自动化实现;②解决了目前普遍存在的模式约束性弱及答案缺乏语义类型限制等缺陷1在TREC测试集上的实验结果表明
6、,它不但解决了简单模式所覆盖的问题集,同时也解决了需要较强约束性模式进行答案抽取的问题集,而后者的问题数目在TREC测试问题集中占约80%1关键词问题回答;模式学习;答案抽取中图法分类号TP391究方向已经受到广泛关注,由美国国家标准技术局1引言(NationalInstituteofStandardsandTechnology,NIST)和国防部高级研究计划局(DefenceAdvanced面向开放领域的问题回答(questionanswering,ResearchProjectsAgency,DARPA)组织召开的一年QA)这一自然语
7、言处理研究领域中具有挑战性的研一度的文本检索会议(textretrievalconference,TREC)收稿日期:2004-12-27;修回日期:2005-05-17基金项目:国家自然科学基金项目(60435020);上海市科技攻关计划基金项目(035115028)450计算机研究与发展2006,43(3)设立了问题回答这一项子任务,对问题回答系统进[5][7]问题回答,如:ISI和新加坡国立大学,但这些简行科学的评测,该会议已经成为文本检索领域最具单模式存在以下两大缺陷:有权威性的评测会议1(1)模式的组成成分中只能够包含问题中的一
8、通常意义下的文本检索输入的查询是关键词,个元素(词或短语),导致约束性较差1对于一些比返回相关文本,而问题回答输入的查询是自然语言较长的复杂问题,在进行模式匹配抽取答案时,需要描述的问题,要求
