基于句模的初等數(shù)學(xué)問(wèn)題題意理解方法研究及應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，基于人工智能技術(shù)的問(wèn)題求解、自動(dòng)證明、類人答題等應(yīng)用已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)，并不斷取得新的突破。自然語(yǔ)言處理是人工智能研究的一個(gè)重要內(nèi)容，其研究方法主要包括基于規(guī)則的方法和基于統(tǒng)計(jì)的方法，尤其是基于大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的成熟，使得基于統(tǒng)計(jì)的自然語(yǔ)言處理方法成為主流。但是隨著求解問(wèn)題變得復(fù)雜，單一的自然語(yǔ)言處理方法很難取得很高的效率。本文利用上世紀(jì)90年代提出的句模理論，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)文本形式的初等數(shù)學(xué)問(wèn)題進(jìn)行自然語(yǔ)言處理

2、，實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)問(wèn)題的題意理解。本文主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究：
　　首先，在句模理論的指導(dǎo)下，結(jié)合漢語(yǔ)形式的初等數(shù)學(xué)問(wèn)題的表述特點(diǎn)，對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題中的動(dòng)詞進(jìn)行了分類討論，并在此基礎(chǔ)上，研究了由動(dòng)核結(jié)構(gòu)形成的常見(jiàn)句模，包括簡(jiǎn)單句模和復(fù)雜句模。數(shù)學(xué)問(wèn)題的句模研究為本文的數(shù)學(xué)問(wèn)題語(yǔ)義處理提供了基礎(chǔ)。
　　其次，根據(jù)數(shù)學(xué)問(wèn)題概念知識(shí)的層次性和復(fù)雜性，本文采用面向?qū)ο蟮姆椒ū硎緮?shù)學(xué)問(wèn)題的知識(shí)，并提出一種具有層次結(jié)構(gòu)的面向?qū)ο笾R(shí)表示框架。面

3、向?qū)ο蠓椒ň哂谐橄?、封裝和繼承等基本特征，利用這些特征，能夠很好地處理數(shù)學(xué)概念以及概念間關(guān)系的表示問(wèn)題。本文還對(duì)傳統(tǒng)的知識(shí)對(duì)象模型進(jìn)行了改進(jìn)，將其中的規(guī)則屬性分離出來(lái)，簡(jiǎn)化了知識(shí)對(duì)象的結(jié)構(gòu)。
　　然后，研究數(shù)學(xué)問(wèn)題題意理解的方法，其中最核心的是基于句模的句子語(yǔ)義處理算法。該算法對(duì)所屬句模不同但意義等價(jià)的句子進(jìn)行語(yǔ)義歸一化處理，提取句子中所含的知識(shí)。在此之前，分析了句模的表示問(wèn)題，主要包含句模特征、語(yǔ)義成分?jǐn)?shù)據(jù)和歸一化函數(shù)等。為了提