基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取 - 中国中文信息学会.pdf

第 22 卷 　第 1 期 中文信息学报 Vol . 22 , No . 1 2008 年 1 月 J OU RN AL O F C H IN ESE IN FO RMA T ION PROCESSIN G J an . , 2008 文章编号 : (2008) 0 1008007 基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取 张志昌, 张 宇,刘 挺 , 李 生 ( 哈尔滨工业大学 计算机学院 信息检索研究室 ,黑龙江 哈尔滨 15000 1) 摘 　要 : 阅读理解系统是通过对一篇自然语言文本的分析理解 ,对用户根据该文本所提的问题 , 自动抽取或者生成 答案 。本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解抽取方法 ,首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果 ( ) 表示成树状结构 ,用树核 t ree kernel 的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度 ,将该相似度值和词袋 方法获得的词匹配数融合在一起 ,选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句 。在 Remedia 测试语料上 ,本文 方法取得 43 . 3 %的 Hum Sent 准确率 。 关键词 : 计算机应用 ; 中文信息处理 ; 阅读理解 ;答案句抽取 ;浅层语义 ;树核 中图分类号 : TP39 1 　　　　　文献标识码 : A Answer Sentence Extraction of Reading Comprehension Based on Shallow Semantic Tree Kernel ZHAN G Zhichang , ZHAN G Yu , L IU Ting , L I Sheng ( Information Ret rieval L aboratory of Comp ut er Science Technolo gy School , Harbin In stit ut e of Technology , Harbin , Heilongj iang 15000 1 ,China) Abstract : Automatic reading comp rehen sion syst em s can analyze a given p a ssage and generat e/ ext ract an swer s in respon se to question s about t he p a ssage . An app roach int egrating shallow semantic information to ext ract an swer sent ence i s p ropo sed in t hi s p ap er . The labeled semantic roles in question and candidat e sent ences are rep resent ed a s semantic t rees , t hen t he st ruct ure similarit y i s calculat ed u sing t ree kernel between t hem . Aft er combining t he similarit y wit h matching wor ds count obt ained u sing bagofwor ds met hod , t he sent ence wit h t he hig