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本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解答案句抽取方法，首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果表示成树状结构，用树kemel的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度，将该相似度值和词袋方法获得的词匹配数融合在一起，选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句。在Remedia测试语料上，本文方法取得43.3％的HumSent准确率。