1(同济大学电子与信息工程学院 上海 201804); 2(嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学) 上海 201804); 3(德岛大学工学部 日本德岛 7708506) (1990hanzhao@tongji.edu.cn)
出版日期: 2018-05-01基金资助:国家自然科学基金项目(61673301，61273304，61573255)；高等学校博士学科点专项基金项目(20130072130004)；安徽省高校优秀青年人才基金项目(gxyq2017056)Rough Set Knowledge Discovery Based Open Domain Chinese Question Answering Retrieval
Han Zhao1,2,3, Miao Duoqian1,2, Ren Fuji3,Zhang Hongyun1,21(College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804); 2(Key Laboratory of Embedded System and Service Computing (Tongji University), Ministry of Education, Shanghai 201804); 3(The Faculty of Engineering, Tokushima University, Tokushima, Japan 7708506)
Online: 2018-05-01摘要/Abstract
摘要： 基于信息检索的开放领域问答系统，其主要原理是先使用语义分析工具和知识库获得确定性的语义和知识等信息，然后再进行问答句匹配度计算.但在实际的中文问答系统应用中，由于中文语言表达的不确定性和中文知识表达的不确定性大量存在，现有的匹配度计算方法不适合大量不确定性存在的应用场景.针对这一问题，提出了一种基于粗糙集知识发现的中文问答检索方法，利用粗糙集的属性约简方法和上近似概念从已标注的问答语料库中发现并表示知识，再结合传统的句子相似度方法对问句和候选句进行匹配度计算.实验结果表明：相对传统的问答检索方法，该方法在MAP和MRR两个评测指标上均有提升.
参考文献
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