短视频 | 问答开源项目解读之整体代码流程和问题分析

最新推荐文章于 2025-05-26 16:33:19 发布

AI深入浅出

最新推荐文章于 2025-05-26 16:33:19 发布

阅读量527

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0epNwstYk4/article/details/78567685

本文分享了YodaQA问答系统的代码实现流程，重点解析了问题分析模块的实现细节，包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别及生成线索、焦点和词汇答案类型（LAT）的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

摘要：分享YodaQA问答的代码实现流程，解析问题分析（Question Analysis）的代码实现。

问题分析：生成词性标注（POS）标签和依存句法分析结果，识别出命名实体；生成若干QA特征：线索、焦点、LAT。

线索（Clue）：问题内容的中心词，用于查询候选答案。可以是多种成分，如名词短语、名词标记、选择动词、命名实体、问题句主题等，不同成分对应的权重存在差异。如果线索对应于enwiki文章题目或者重定向别名，那么它的权重会被提升。
焦点（Focus）：问题句子的中心点，指示被查询对象。基于依存句法分析的结果，使用简单启发式规则抽取6个要素，按照规定格式构成焦点。
LAT（Lexical Answer Type，词汇答案类型）：描述和问题相匹配的答案类型，它不是预先定义的类别，可以是任意英语名词。
生成LAT方法：将单词映射为名词（从“where”到“location”），将副词归一化（从“hot”到“temperature”）。