面向時間敏感問句識別及檢索的問答系統(tǒng).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，在線問答系統(tǒng)已經(jīng)成為人們生活中獲取知識和信息的必要工具。然而互聯(lián)網(wǎng)的信息繁雜多變，如何能將準確的信息及時地提供給用戶，從而提高問答系統(tǒng)的時效性，是當前需要解決的一個問題?，F(xiàn)有的問答系統(tǒng)已經(jīng)能夠通過對用戶問題的檢索，從海量的問答資源中找到并返回給用戶有幫助的答案，但是對于一些時效性較高的問題的回答還不夠好。如果能在系統(tǒng)中加入時間維度，對問句進行時間分析并且對答案進行時間上的約束，則能在一定程度上提高答案的準確性和

2、時效性。
　　本文針對問答系統(tǒng)在時效性上的不足，對問句進行了時間的分類，同時通過對問句時間域的解析，增加了對答案的時間約束。主要工作如下：（1）從在線問答社區(qū)中抽取金融類問句作為語料，用Fleiss’Kappa系數(shù)對標注結果進行一致性評估。（2）結合詞、句法關系和語義對問句進行特征抽取。（3）考慮到語料中時間敏感問句和非時間敏感問句的比例，分類階段引入了AdaBoost算法對語料進行平衡。然后結合機器學習的三種分類算法：決策樹、樸