基于浅层句法分析和最大熵的问句语义分析

来源：计算机科学与探索杂志2017年第8期北京时间：

作者：李冬梅，张琪，王璇，檀稳

单位：1. 北京林业大学 信息学院，北京 1000832. 中国人民大学 信息学院，北京 100872

摘要：为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义，在构建生物医学领域本体的基础上，提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法。该算法首先对自然语言问句进行语义块识别，如果识别成功，则形成问句向量，然后利用本体进行SPARQL查询；如果识别失败，则调用最大熵模型，判断问句的语义角色。最大熵模型利用标注好语义的熟语料进行训练，提取语义组块特征，从而判断出最可能的句型，形成问句向量，然后再利用本体进行查询，获取答案。通过实验与其他方法相比，新算法具有更高的查准率和召回率。

关键词：中文问答系统,本体,浅层句法分析,最大熵,SPARQL查询