sentence2vec与半监督法提升中文问答提问模式抽取的性能

本文主要探讨了在中文问答对数据中抽取提问模式的问题，这是一项关系抽取的重要分支。关系抽取通常关注文本中实体之间的联系，而在处理问答对时，不仅需要识别实体间的关联，还需理解问题和答案之间的逻辑结构，即提问模式。过去的研究中，有监督的条件随机场（CRF）和基于模板元组的半监督算法在实体关系抽取方面表现良好，但这种方法在发现和应用句式模板到提问模式抽取上遇到了挑战。 为了克服这个难题，研究者提出了一个结合sentence2vec技术和半监督算法的新模型。sentence2vec是一种将句子转换为固定长度向量表示的技术，可以捕捉句子的语义信息，这对于衡量句子之间的相似性至关重要。在这个模型中，作者利用sentence2vec计算文本的相似度，并通过这种相似性来选择或生成合适的句式模板，从而指导提问模式的抽取过程。 实验部分采用了随机抽样策略对新方法进行验证。实验结果显示，与传统的半监督算法相比，该方法在准确率和召回率上有了显著提升。这意味着通过引入sentence2vec技术，能够更有效地识别和学习中文问答对中的提问模式，从而提高信息抽取的效率和准确性。 本文的创新之处在于将sentence2vec的语义表示能力与半监督学习相结合，解决了在问答对文本中提问模式抽取的传统方法难以迁移的问题。这对于理解和组织大规模问答数据，以及构建更加智能的问答系统具有实际应用价值。因此，这项研究对于自然语言处理领域，特别是信息抽取和机器问答方向的发展具有重要意义。