句法分析和深度神经网络在中文问答系统答案抽取中的研究

摘要：

答案抽取是问答系统中的核心内容,问题及答案句的句法和语义充分理解是找出答案的关键.由于中文自然语言句法语义分析复杂,人工提取特征难度较大、主观性较强,使之成为中文问答系统的研究重点和难点.为此本文提出利用深度学习的思想主动学习候选答案深度特征,将答案抽取问题转化为特征学习与分类问题.即用词向量表征问题句和答案句,通过长短时记忆神经网络主动学习其深层语义相关,借助依存句法树分析句法结构特征,构造深度神经网络学习问题句、答案句和候选答案之间的内在关联信息.实验表明,该方法在不需要制定繁琐句法语义特征的条件下,仍具有较好的答案抽取性能,MRR值达到0.71.

关键词：深度神经网络、深度学习、句法分析、问答系统、答案抽取

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目14BYY096;国家自然科学基金项目61402419,61272221;国家“八六三”高技术研究发展计划项目2012AA011101

在线出版日期：2017-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1341-1346