面向阅读理解复杂问题的句子融合
阅读理解的研究是目前NLP领域的一个研究热点.阅读理解中好的复杂问题解答策略不仅要进行答案句的抽取,还要对答案句进行融合、生成相应的答案,但是目前的研究大多集中在前者.本文针对复杂问题解答中的句子融合进行研究,提出了一种兼顾句子重要信息、问题关联度与句子流畅度的句子融合方法.该方法的主要思想为:首先,基于句子拆分和词重要度选择待融合部分;然后,基于词对齐进行句子相同信息的合并;最后,利用基于依存关系、二元语言模型及词重要度的整数线性规划优化生成句子.在历年高考阅读理解数据集上的测试结果表明,该方法取得了82.62％的F值,同时更好地保证了结果的可读性及信息量.
自然语言处理 阅读理解 复杂问题 句子融合 文本生成
谭红叶 赵红红 李茹
山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006
国内会议
第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)
烟台
中文
1-11
2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）