基于句型系统的中文问题理解研究  

Research on Chinese Question Analysis Based on Sentence Type System

作　　者：刘朝涛[1,2] 李祖枢[2,3] 

机构地区：[1]重庆交通大学机电与汽车工程学院,重庆400074 [2]重庆大学智能自动化研究所,重庆400044 [3]重庆理工大学人工智能系统研究所,重庆400050

出　　处：《郑州大学学报（理学版）》2010年第1期53-56,共4页Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition

摘　　要：提出了一种基于向量空间模型的句型识别方法,该方法通过基于句型模式的问句句法树规约,得到句子关于句型模式的句型结构,再计算句型结构与句型模式之间的相似度来实现问句的句型识别.并在汉语疑问句句型系统的基础上,通过句型识别实现了对问题的分类和问题理解.测试结果表明,该方法提高了问题理解的准确度.A method of STR （Sentence type recognition） based on VSM （Vector space model） is put forward like this： analyzing the phase syntactic tree of a question sentence based on the sentence type pattern to get the sentence type structure about the sentence type pattern of the question, and computing the similarity between the sentence type structure and the sentence type patterns to achieve the question＇s sentence type recognition. The experimental results show that the question analysis implemented by this way increases the precision of question classification.

关 键 词：问题理解 句型系统 句型识别 相似度 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]