基于邏輯表示與推理的閱讀理解答案抽取.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、自動問答系統(tǒng)是信息檢索領(lǐng)域的一個重要研究方向,閱讀理解系統(tǒng)是其一個重要研究分支。閱讀理解系統(tǒng)通過對一篇自然語言文本的分析理解,針對用戶根據(jù)該文本所提的問題,自動抽取或者生成答案。知識表示與推理作為一種自然語言理解方法,具有將上下文知識形式化并易于自動推理的優(yōu)點。本文將知識表示與推理應(yīng)用于閱讀理解系統(tǒng)。將邏輯推理應(yīng)用與閱讀理解需要將閱讀理解問題轉(zhuǎn)換為合適的邏輯推理問題,用邏輯推理得到的論證對閱讀理解的問題進行答案抽取。
  在文本的

2、知識表示方法上,本文采用文本謂詞表示方法。文本謂詞表示是一種一階謂詞邏輯表示方法,不同的單詞對應(yīng)不同的邏輯謂詞,謂詞參數(shù)的位置信息表示句法語義信息。為實現(xiàn)文本謂詞表示的自動生成,本文在句法分析的結(jié)果上建立了邏輯表示轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。并在定理證明機Prover9的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了文本邏輯表示的自動推理系統(tǒng)。
  首先,本文將閱讀理解篇章與問題送入邏輯表示轉(zhuǎn)換系統(tǒng)生成對應(yīng)的文本邏輯表示,對問題邏輯表示深入處理以保持閱讀理解問題的意義;然后將邏輯表

3、示與相關(guān)推理知識交給邏輯推理系統(tǒng),得出推理論證。
  在邏輯推理的過程中,知識庫的作用至關(guān)重要。本文采用XWN作為推理知識庫,并提出了一些推理規(guī)則作為知識庫的補充。實驗表明,這些補充推理規(guī)則提高了邏輯推理的準(zhǔn)確率。
  最后,本文按詞袋方法從推理論證中抽取答案句,并用詞袋方法為無法得到邏輯推理論證的問題抽取答案。最終在Remedia語料上獲得了39.0%的HumSent準(zhǔn)確率。本文還嘗試用詞袋方法返回多個答案,用邏輯推理方法

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