【摘 要】
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在已有的问答模式学习中,模式定义和候选答案评分偏于简单,而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘Web文本中动、名词序列的骨架模式,用以扩充模式定义;将self-training学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60603027);天津市应用基础研究计划资助项目(05YFJMJC11700)
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在已有的问答模式学习中,模式定义和候选答案评分偏于简单,而且学习过程依赖于人工标定语料。通过挖掘Web文本中动、名词序列的骨架模式,用以扩充模式定义;将self-training学习机制引入问答模式学习：用一对训练语料进行初始学习,通过互联网搜索,自动选择可靠程度较高的问答对,重新训练;扩充了启发规则,改进候选答案的评分方法。实验结果表明：所提出的问答模式学习方法能有效地提高中文问答系统的性能。
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