【摘 要】
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自然语言处理各种底层技术的不断发展,如分词、词性标注、句法分析等技术的逐渐成熟,为更深层次的研究奠定了基础。目前,越来越多的研究人员开始把目光转向自然语言理解。复
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自然语言处理各种底层技术的不断发展,如分词、词性标注、句法分析等技术的逐渐成熟,为更深层次的研究奠定了基础。目前,越来越多的研究人员开始把目光转向自然语言理解。复述研究作为自然语言理解中的一个重要方向,在信息检索、自动文摘、机器翻译、自动问答等领域有着广泛的应用,也受到了越来越多的关注。复述是指语言中用不同的方式来表达同一个意思的现象,它在问答系统中起着重要的作用。复述识别技术是复述研究的基础,它在自动问答的问题分析、答案抽取等环节有着广泛的应用。本文根据复述识别技术在问答系统中的应用,重点对以下几个问题进行了研究和解决:首先,本文在对不同种类的复述现象综合分析的基础上,提出了一个规则与有监督学习相结合的复述识别算法,该算法根据复述现象的不同类型采取不同的识别策略,分别使用简单句子语义相似度、基于句法结构变换的语义相似度和基于有监督学习的语义相似度进行复述判别。其次,在复述识别算法的基础上,本文还进行了从网络中抽取大量句子级复述实例的研究。数据的来源选择了百度知道和天涯问答的问答对,从一个问题和它的相关问题中进行复述实例的抽取。在复述识别算法的基础上,本文还充分利用了问题的答案,从而有效提高了抽取的准确性。最后,本文对复述的一些相关技术进行了系统的研究。尤其是在对《知网》概念相似度计算进行有效调整的基础上,实现了一个基于《知网》的词语语义相似度计算方法,更好地满足了研究的需求。为了能更好地展示复述在实际中的应用,本文还实现了一个复述的实验与演示系统,系统可以利用用户的反馈来改善自己。
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