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基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法

文献类型:期刊论文

作者柯文俊2; 高金华2; 沈华伟2; 刘悦2; 程学旗1
刊名中文信息学报
出版日期2020
卷号34期号:10页码:76
关键词question answering systems template extraction Apriori algorithm 问答系统 模板抽取 Apriori算法
ISSN号1003-0077
英文摘要在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法的无监督模板抽取方法。对于限定领域问题样本,加入短语有序特征来挖掘频繁项集,将频繁项作为问题模板的框架词;同时,使用TF-IDF来度量模板的信息量,去除信息量小的模板;特别地,为了获取项数较长的模板,为Apriori算法引入了支持度自适应更新机制;最终,借助命名实体识别进行槽位识别,并组合框架词和槽,得到问题模板。实验表明,该方法可以在限定领域的问答数据集上有效挖掘问题模板,并取得了比基线模型更好的抽取效果。
语种英语
源URL[http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37932]  
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.烟台中科网络技术研究所
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
柯文俊,高金华,沈华伟,等. 基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法[J]. 中文信息学报,2020,34(10):76.
APA 柯文俊,高金华,沈华伟,刘悦,&程学旗.(2020).基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法.中文信息学报,34(10),76.
MLA 柯文俊,et al."基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法".中文信息学报 34.10(2020):76.

入库方式: OAI收割

来源:计算技术研究所

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