基于浅层句法分析和最大熵的问句语义分析

摘要：

为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义,在构建生物医学领域本体的基础上,提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法.该算法首先对自然语言问句进行语义块识别,如果识别成功,则形成问句向量,然后利用本体进行SPARQL查询;如果识别失败,则调用最大熵模型,判断问句的语义角色.最大熵模型利用标注好语义的熟语料进行训练,提取语义组块特征,从而判断出最可能的句型,形成问句向量,然后再利用本体进行查询,获取答案.通过实验与其他方法相比,新算法具有更高的查准率和召回率.

关键词：中文问答系统、本体、浅层句法分析、最大熵、SPARQL查询

所属期刊栏目：11

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：The Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No. TD2014-02;the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61602042

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1288-1295