【摘 要】
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文本推理的目标是识别文本对之间的蕴含关系和矛盾关系,这是一项语义层面的自然语言处理问题。文本推理可以应用于智能检索和问答系统等诸多领域。 本义的研究对象是简体
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文本推理的目标是识别文本对之间的蕴含关系和矛盾关系,这是一项语义层面的自然语言处理问题。文本推理可以应用于智能检索和问答系统等诸多领域。 本义的研究对象是简体中义义本的推理关系识别,主要围绕NTCIR-9会议的文本推理评测任务展开。该评测任务要求判定给定文本对之间的推理类型,推理类型包括蕴含关系及其方向性、矛盾关系和独立关系。 本文介绍了一个基于词汇对齐和机器学习方法的自动文本推理系统。算法的核心思想是将句子推理的问题转化为词语推理的问题。文本推理过程可以分为词汇推理和句子推理两个阶段。 在词汇推理阶段,本文使用了中文数字编译器、中文概念词典CCD和网络资源来对文本对间的蕴含词对进行识别和提取,并计算蕴含概率。在句子推理阶段,本文提出了基于阈值的方法和基于机器学习的方法:基于阂值的方法直接对词汇蕴含概率求算术平均得到句子蕴含概率,然后通过与设定的阈值进行比较得到推理类别:而机器学习方法则通过已经得到的词汇蕴含概率和句法结构信息计算出特征.并训练得到一棵决策树模型来对测试语料中的文本推理关系对进行预测。 在数据分析阶段,本文对基于阈值的方法和基于机器学习方法的实验结果进行了比较,发现使用机器学习方法可以带来系统性能的提升。
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