面向财税领域非事实型问题, 提出基于语义检索的方法来抽取答案。首先使用领域知识库对问题及领域文档进行语义标注, 引入语义相似度特征提高法规及案例的检索准确率; 其次使用排序学习算法融合领域文本的多种特征对法规检索结果优化; 最后使用法规特征对案例检索结果进行筛选, 并从相似案例中抽取相应答案。在真实数据集上的测试结果表明, 该方法在准确率和效率上比基准方法有显著提升。
针对维吾尔语中构形词缀种类多、构形复杂以及发生音变现象等问题, 提出一种基于字符级的维吾尔语形态协同分析方法。该方法最大的特点是同时进行维吾尔语的形态切分、形态标注以及音变还原, 将词素边界、形态标记以及音变信息用一个复合标记描述, 采用字符序列的标注方法进行训练。实验结果显示, 形态切分、形态标注及音变还原的正确率分别达到96.39%, 92.78%和99.79%, 系统总体正确率达92.59%。
