【摘 要】
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阅读理解是问答系统的一个重要分支，近年来受到研究者的广泛关注。阅读理解任务是给定一篇文本，要求机器通过对文本的理解与分析，回答一些与文本内容相关的问题。本文是以国家863计划项目“语言问题求解和答案生成关键技术及系统(No.2015AA015407)”为依托，以北京地区高考语文科技文阅读理解为研究对象，对补写句子选择题解答策略进行了研究与系统实现。 本文主要工作如下： (1)针对补写句子选择题
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阅读理解是问答系统的一个重要分支，近年来受到研究者的广泛关注。阅读理解任务是给定一篇文本，要求机器通过对文本的理解与分析，回答一些与文本内容相关的问题。本文是以国家863计划项目“语言问题求解和答案生成关键技术及系统(No.2015AA015407)”为依托，以北京地区高考语文科技文阅读理解为研究对象，对补写句子选择题解答策略进行了研究与系统实现。
本文主要工作如下：
(1)针对补写句子选择题数据集不足，提出了基于启发式规则的方法构建了相关数据集，该数据集包括全国近10年高考试卷和模拟试卷中科技文阅读理解语料4905题和科技新闻语料101000题。
(2)从词汇、句法层面研究了选项和给定篇章的连贯性问题，提出了基于n-gram语言模型、基于HowNet句子相似度、基于主位-述位结构的解答策略，并在数据集上进行了验证，取得了一定的效果。
(3)从句子语义信息层面研究了补写句子中句间语义相关性问题，提出了基于框架语义、基于深度学习的解答策略。并在此基础上加入了句法信息，提出了融合框架语义和主位-述位结构、融合深度学习和主位-述位结构的解答策略，并在数据集上进行了验证，实验结果获得了进一步提升。
(4)实现了补写句子选择题解答系统。该系统包括预处理、问题识别、解答策略、生成答案等功能模块，并使用高考真题完成测试，系统运行稳定。
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