基于语义计算的语句相关度研究

该文在中文问题回答系统中引入了语义计算。基于《词林》和hownet两种语言资源,提出计算词与词之间的相似度和相关度,然后得到语句间的相关度,系统通过对语句相关度的比较从而得到查询问题的最优答案。该方法采用了定量计算,易于结合到QA系统中,同时避免了很多传统的自然语言处理问题。试验结果表明该方法是有效的。

面向对话文本的自动摘要系统的研究

该文介绍了对话文本自动摘要系统的一些关键技术,包括体裁的识别、对话信息单元的识别、问题句与回答句的关联等。摘要的连贯性是衡量摘要质量的一个重要指标,由于对话文本本身的交互性,使得摘要的连贯性常存在于不同的对话者的对话内容之中,并以问题-回答对的形式出现。该文设计了一种自动识别这些局部连贯性的方法,该方法首先自动识别出所有的问题句;然后识别出与问题句相对应的回答句,形成问题-回答对;最后根据启发式规则,从这些问题-回答对中选取句子生成摘要。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,并在无损摘要信息量的基础上大大提高对话文本摘要的连贯性。