散文閱讀理解選擇題解答研究.pdf

1、當今，閱讀理解問題研究已成為問答系統(tǒng)研究的熱點問題。與以往的問答系統(tǒng)在大規(guī)模文檔集合中檢索答案不同，閱讀理解問題更側(cè)重于對單篇文檔的深入理解，除了使用信息檢索技術(shù)還需要更多的自然語言處理技術(shù)來進行解答。目前對于閱讀理解問題的研究大部分針對選擇題，尤其是面向?qū)嶓w等具有簡短答案的簡單事實類問題。然而，在真實的高考場景中，閱讀材料與題目都很復(fù)雜。如：散文就是北京語文高考中常見的一種閱讀體裁，這是傳統(tǒng)NLP很少研究的類型。同時，考察的題型包括問

2、答題和選擇題，題目設(shè)置相當靈活，十分復(fù)雜。本文針對北京高考散文閱讀理解中的選擇題解答方法進行研究。
　　本文主要分為以下四部分：
　?。?）散文閱讀理解選擇題分析。從題目形式、考察內(nèi)容、難點三個方面對高考散文閱讀理解選擇題進行分析。
　　（2）基于語言模型的解答策略。使用一元語言模型和二元語言模型計算文章對每個選項的支持度，依據(jù)支持度計算的結(jié)果對選項進行排序，從而對選擇題進行解答，取得的召回率為32％。
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3、）基于啟發(fā)式信息的解答策略。該方法的主要思想為：①基于選項劃分信息將選項劃分為原文陳述子句和觀點理解子句；②基于情感極性信息對選項進行初步排除；③針對觀點理解子句使用反常度信息進行計算，依據(jù)反常度計算的結(jié)果對選項進行排序。解答的召回率為60%。
　?。?）對選項進行基于SVM的多標簽分類。從選項的類別定義和自動分類方法兩方面進行研究：①將選項劃分為概括總結(jié)類、因果類、關(guān)系推斷類、思想情感類、語言鑒賞類、共五個類別；②使用融入詞匯，