【摘 要】
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为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家“863”高技术项目(2015AA015407);国家自然科学基金项目(61573231,61632011,61672331)
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为了克服高考阅读理解观点类问题中仅仅利用关键词进行答案句抽取的不足,通过对单篇文章建立LDA(latent dirichlet allocation)模型,计算阅读材料中每一句话与问题的主题分布相似度.利用SVM(support vector machine)分类器,对主题分布相似度高的句子进行分类,用于获取具有观点特征的候选观点句,最后将其与问题观点进行相似度计算并排序,选取排名前α个句子作为题目的答案句.该方法在标注好的高考观点类问题的答案句识别中,总体正确率达到了47.8%,并能将答案句的排序提前.实验结果表明,散文阅读理解题中采用多主题方法比单主题时具有更好的效果.
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