34、基于命名实体识别的答案提取模型与基于格的增量构建的类关联规则挖掘

基于命名实体识别的答案提取模型与基于格的增量构建的类关联规则挖掘

在当今信息爆炸的时代，自动问答系统和数据挖掘技术变得越来越重要。自动问答系统能够为用户提供精确的答案，而数据挖掘中的分类规则挖掘则有助于从大量数据中发现有价值的信息。本文将介绍基于命名实体识别的答案提取模型以及基于格的增量构建的类关联规则挖掘方法。

自动问答系统概述

自动问答系统（QA System）是信息检索和自然语言处理相结合的研究领域，它基于自然语言形式的问题，为用户返回精确答案。例如，对于“中国的首都是哪个城市？”这个问题，QA 系统会直接返回“北京”。

不同的自动问答系统有不同的框架：
- 基本 QA 系统框架 ：由用户界面、问题分析子系统、字典和知识库、答案处理模块、知识资源管理子系统组成。
- 其他框架 ：有的框架包含问题处理、答案处理、架构三个主要部分。
- 优秀的 QA 系统 ：如卡内基梅隆大学开发的 Ephyra QA 系统，有问题分析、查询生成、答案搜索、答案选择四个主要模块；AQUA 系统则包括用户交互、问题处理、文档处理、答案处理四个部分。

问题分析

在这些系统中，自然语言理解技术对于理解用户意图至关重要，语法分析树是自然语言理解技术的重要组成部分。对于 QA 系统来说，答案分类技术非常重要，因为问题的分类与答案的内容是对应的，疑问词在问题分类中起着重要作用，通常会同时使用两个分类器对多级问题进行分类。

问题分析模块的最后一步是根据之前的结果生成一个好的搜索查询，查询生成有四种不同的策