54、自然语言生成技术在定义问答与路线描述中的应用探索

自然语言生成技术在定义问答与路线描述中的应用探索

在当今信息技术飞速发展的时代，自然语言处理领域的多项技术正不断突破与创新，为我们的生活和工作带来诸多便利。本文将深入探讨定义问答和路线描述这两个重要领域中的关键技术与方法。

定义问答的多重组合排序器方法

定义问答相较于其他问答任务，存在更多不确定因素，即便专家在回答此类问题时也常出现分歧。因此，解决定义问答问题的关键在于找到与目标相关的可靠知识。

为实现这一目标，我们提出了多重组合排序器（Multiple Combined Ranker，MCR）方法，用于对定义问答的候选句子进行排序。该方法通过从在线网站提取外部知识以及相关的单词、短语和实体，获取可靠且相关的信息，进而使定义问答系统能够有效地对候选答案进行排序。

自然语言生成技术在路线描述中的应用

自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是人工智能和计算语言学的一个重要子领域，致力于构建能够生成人类语言文本的计算机系统，以满足特定的交流目标。在路线描述领域，NLG 技术具有重要的应用价值。

现有路线描述系统的不足

目前，基于 NLG 技术的寻路系统已取得一定成功，如 MapBlast、MapPoint 和 MapQuest 等。然而，中文寻路系统存在一些典型的缺点：
- 指令形式简单 ：通常采用“逐个转弯”的简单指令形式，如左、右、北、西、东和南等。
- 缺乏地标信息 ：忽略了用于识别转弯点的标志性地标和环境可见特征，而通常用定量距离或旅行时间来描述这些点。 <