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为精确描述问答网络论坛的主题信息,提出构建面向英语自然语言的问答知识表示模型,进而提出包括数据采集、平台搭建和应用设计在内的问答知识系统的完整解决方案.模型借助先验词典和自然语言语法分析方法,将语义信息、语法信息和知识置信度引入信息检索技术,并以语句模型集合和带有语义链接的标引项集合的形式表现出来.理论分析表明:语句模型能够突破原始问答模式限制,精确表达知识陈述,满足各种查询需求;标引项之间的语义链接则可辅助语句模型,在现有知识基础上推导出新知识.模型同时应用了信息检索和自然语言处理特征,增强了知识表达能力.诸多知识系统应用可在此模型上得到改善,提供更好的性能. 相似文献
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为了改善真实网络数据集上自动问答系统的性能,定义出新的问题类别集合和通用的答案重新排序模型.问题分类器借助先验词典和语法分析,将语义和语法信息引入信息检索和机器学习方法,呈现为多种多样的训练属性,包括疑问词、中心动词、疑问词与中心动词依赖关系、中心助动词位置、中心名词、中心名词顶级上位词等.进而通过问题类别信息,对问答查询结果重新排序.实验表明：分类器能够精确实现真实网络数据集的问题分类,重新排序后的自动问答结果也能得到明显改善.这说明借助语义和语法信息,真实网络数据集上的自动问答系统等应用可以得到改善,显示出更好的性能. 相似文献
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