吴友政
- 作品数：3 被引量：99H指数：3
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主题语言模型的句子检索算法被引量：8
- 2007年
- 提出了基于主题语言模型的汉语问答系统句子检索算法,该算法利用问答系统中特有的提问分类信息(即提问的答案语义信息)对句子初检结果进行主题聚类,通过AspectModel将句子所属的主题信息引入到语言模型中,从而获得对句子语言模型更精确的描述.对于初检结果的聚类,提出了“一个句子多个主题”和“一个句子一个主题”两种算法.相对于PLSI算法的主题空间维度,提出的主题空间具有更加明确的物理意义;由于不需要迭代运算,运行速度更具优势.对比实验的结果表明,与标准语言模型方法相比,基于主题语言模型的方法可以明显地提高汉语问答系统句子检索模块的性能.
- 吴友政赵军徐波
- 关键词：汉语问答系统语言模型
- 问答式检索技术及评测研究综述被引量：85
- 2005年
- 问答式检索系统(简称问答系统)是集自然语言处理技术和信息检索技术于一身的新一代搜索引擎。它的出现旨在提供更有力的信息获取工具,以应对信息爆炸带来的严重挑战。经过这几年的发展,问答系统已经成为自然语言处理领域和信息检索领域的一个重要分支和新兴的研究热点,其“通过系统化、大规模地定量评测推动研究向前发展”的发展轨迹,以及某些成功的启示,如基于字符表层的文本分析技术(模板技术)的有效性,快速、浅层自然语言处理技术的必要性,都极大地推动了自然语言处理研究的发展,促进了NLP研究与应用的紧密结合。回顾问答系统研究的历史,总结问答技术的研究现状,将有助于这方面工作向前发展。
- 吴友政赵军段湘煜徐波
- 关键词：自然语言处理问答系统信息抽取信息检索
- 基于无监督学习的问答模式抽取技术被引量：11
- 2007年
- 本文提出了一种基于无监督学习算法的问答模式抽取技术从互联网上抽取应用于汉语问答系统的答案模式。该算法可以避免有监督学习算法的不足,它无需用户提供<提问,答案>对作为训练集,只需用户提供每种提问类型两个或以上的提问实例,算法即可通过Web检索、主题划分、模式提取、垂直聚类和水平聚类等步骤完成该类型提问的答案模式的学习。实验结果表明,论文提出的无监督问答模式学习方法是有效的,基于模式匹配的答案抽取技术能够较大幅度地提高汉语问答系统的性能。
- 吴友政赵军徐波
- 关键词：人工智能自然语言处理汉语问答系统
