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基于语义模板的医学问答自动生成
被引量:
3
1
作者
汪卫明
陈世鸿
+1 位作者
王世同
刘文印
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期233-238,共6页
通过对大量医学论文的分析,得到了一些满足特定语义关系的概念成分和语法关系,通过定义这些语法结构和概念元素创建了相应医学问题的模板;利用这些模板,与医学句子进行语法和概念上的匹配获得医学知识,增强了计算机对医学文本的理解,并...
通过对大量医学论文的分析,得到了一些满足特定语义关系的概念成分和语法关系,通过定义这些语法结构和概念元素创建了相应医学问题的模板;利用这些模板,与医学句子进行语法和概念上的匹配获得医学知识,增强了计算机对医学文本的理解,并在此基础上自动生成问答对.实验表明本文的问题生成系统能够获得83%的精确率和42%的返回率.
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关键词
知识抽取
自动问题生成
问题模板
自然语言生成
机器学习
原文传递
题名
基于语义模板的医学问答自动生成
被引量:
3
1
作者
汪卫明
陈世鸿
王世同
刘文印
机构
武汉
大学
计算
机学院
香港城市大学计算杌科学系
出处
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期233-238,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)项目(2003CB317002)
香港城市大学SRG(systemresearchgroup)(7002137)项目
文摘
通过对大量医学论文的分析,得到了一些满足特定语义关系的概念成分和语法关系,通过定义这些语法结构和概念元素创建了相应医学问题的模板;利用这些模板,与医学句子进行语法和概念上的匹配获得医学知识,增强了计算机对医学文本的理解,并在此基础上自动生成问答对.实验表明本文的问题生成系统能够获得83%的精确率和42%的返回率.
关键词
知识抽取
自动问题生成
问题模板
自然语言生成
机器学习
Keywords
knowledge extraction
automatic question generation
question template
natural language generation
machine learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于语义模板的医学问答自动生成
汪卫明
陈世鸿
王世同
刘文印
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
原文传递
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