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摘要
在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法的无监督模板抽取方法。对于限定领域问题样本,加入短语有序特征来挖掘频繁项集,将频繁项作为问题模板的框架词;同时,使用TF-IDF来度量模板的信息量,去除信息量小的模板;特别地,为了获取项数较长的模板,为Apriori算法引入了支持度自适应更新机制;最终,借助命名实体识别进行槽位识别,并组合框架词和槽,得到问题模板。实验表明,该方法可以在限定领域的问答数据集上有效挖掘问题模板,并取得了比基线模型更好的抽取效果。
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