·560· 智能系统学报 第13卷 式中：N为链接实体中的某个谓词长度，遍历谓词 若经过步骤2.4.1和2.4.2后，仍然还未找到 的每个字w,若w在问句中出现，则n=+1(n的初 谓词，则验证问句中是否包含表3中的规则，若包 始值为零)如 含则用规则映射后的词语去匹配链接实体在知识 本文使用的语义相似度计算是基于《知网》 库中的每个谓词，匹配谓词的方法为步骤2)中的 的相似度算法，该方法是由夏天在《汉语词语语 词汇字面相似度和语义相似度相结合的方法，若 义相似度计算研究》一文中所提出的。《知 找到相同或相似的谓词则将该谓词所对应的三元 网》是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为 组加入三元组列表中。 描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具 2.4.4同义词表映射法 有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。 在常见问句中还有一些问句中的谓词是以同 在《知网》中，词汇对应于若干概念，而概念是 义词的形式存在，或者每个问句格式可以对应 以义原为基础通过知识库描述语言进行定义的， 些特定的谓词。如问句中存在“有多高”这种疑问 即概念的义项表达式，义原又通过多种关系进行 词，则可以将谓词映射为“高度”。对于这些问句 描述，如上下位关系等，目前大多数学者基于《知 本文采用建立同义词表的方法来做谓词映射。如 网》的词汇语义相似度计算，其思想是整体相似 度可由部分相似度加权平均进行计算。 “什么意思”其同义词表可为“含义意义解释”。 本文字面相似度和语义相似度结合匹配谓词 本文建立了同义词映射表，部分同义词表如表4 的步骤如下： 所示。 1)计算谓词和问句的字面相似度，若字面相 表4同义词映射表 Table 4 Examples of synonym list 似度等于1，则表示谓词直接出现在问句中，并将 该谓词所对应的三元组加入三元组列表中： 问句中的词汇 同义词 2)计算谓词与问句中去除实体后的每个词的 什么意思 含义意义解释 语义相似度，若存在与谓词语义相似度等于1的 有多长 长度片长时间长度路线长度 词，则表示谓词出现在问句中，并将该谓词所对 有多少人 人口人数全院人数 应的三元组加入三元组列表中； 是哪的人 老家籍贯出生地 3)若步骤1)、2)后，问句中都没有谓词，则取 步骤1)中的字面相似度sim在0.5~1的谓词，计 有几笔 笔画笔划 … 算这些谓词与问句中去除实体后的每个词的语义 相似度，取其中之最大的谓词所对应的三元组加 同样，问句如果经过2.4.1、2.4.2和2.4.3这 入三元组列表中。 3个步骤后还没有找到相应的答案，则验证问句 2.4.3规则映射法 中是否包含表4中的词汇，若包含则用同义词表 由于2.4.1和2.4.2都是以词为单位进行谓词 中的词语去匹配实体的每个谓词，若找到相同或 查找的，但是有些属性是多个词共同表达的，如 相似的谓词则将该谓词所对应的三元组加入三元 问句“…什么时候去世”，谓词“去世地点”和“去 组列表中。 世时间”都包含“去世”，但“什么时候”表达了时 间。我们制定了规则解决这一类问句的谓词识别 2.5获取答案 在完成谓词匹配后就能够得到谓词所对应的 问题。例如，对于“什么时候”后接一个动词的， 可将其映射为动词+（时间日期）。如“什么时候去 三元组列表，三元组列表中每个对应object都是 世”，“去世”是动词，什么时候表示时间，就可以 问题的答案。三元组列表包含一个或多个答案。 映射为“去世时间”或“去世日期”。表3列出了规 这是因为知识库中存在很多同名实体，而且同名 则示例。 实体其谓词基本上是相同或相似的，导致有些问 表3规则映射表 句就会出现一个或多个答案。需要从答案列表中 Table 3 Examples of rule set 选择一个作为最终的答案，即答案筛选。本文采 规则名称 谓词映射表 用的方法是对所有答案对应的实体名称进行实体 什么时候*？W v+时间日期 消歧，消歧后得到三元组中的object作为该问题 的答案。 如何.？W v+方式方法途径 本文实体消歧的方法如下： 在哪.*N v+地点地 1)取分词后问句中所有名词（实体词除外）：式中：N 为链接实体中的某个谓词长度，遍历谓词 的每个字 w，若 w 在问句中出现，则 n=n+1(n 的初 始值为零)。 本文使用的语义相似度计算是基于《知网》 的相似度算法，该方法是由夏天在《汉语词语语 义相似度计算研究》[19]一文中所提出的。《知 网》是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为 描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具 有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。 在《知网》中，词汇对应于若干概念，而概念是 以义原为基础通过知识库描述语言进行定义的， 即概念的义项表达式，义原又通过多种关系进行 描述，如上下位关系等，目前大多数学者基于《知 网》的词汇语义相似度计算，其思想是整体相似 度可由部分相似度加权平均进行计算。 本文字面相似度和语义相似度结合匹配谓词 的步骤如下： 1) 计算谓词和问句的字面相似度，若字面相 似度等于 1，则表示谓词直接出现在问句中，并将 该谓词所对应的三元组加入三元组列表中； 2) 计算谓词与问句中去除实体后的每个词的 语义相似度，若存在与谓词语义相似度等于 1 的 词，则表示谓词出现在问句中，并将该谓词所对 应的三元组加入三元组列表中； 3) 若步骤 1)、2) 后，问句中都没有谓词，则取 步骤 1) 中的字面相似度 sim 在 0.5~1 的谓词，计 算这些谓词与问句中去除实体后的每个词的语义 相似度，取其中之最大的谓词所对应的三元组加 入三元组列表中。 2.4.3 规则映射法 ······ 由于 2.4.1 和 2.4.2 都是以词为单位进行谓词 查找的，但是有些属性是多个词共同表达的，如 问句“ 什么时候去世”，谓词“去世地点”和“去 世时间”都包含“去世”，但“什么时候”表达了时 间。我们制定了规则解决这一类问句的谓词识别 问题。例如，对于“什么时候”后接一个动词的， 可将其映射为动词+(时间|日期)。如“什么时候去 世”，“去世”是动词，什么时候表示时间，就可以 映射为“去世时间”或“去世日期”。表 3 列出了规 则示例。 表 3 规则映射表 Table 3 Examples of rule set 规则名称 谓词映射表 什么时候.*?/v v+时间|日期 如何.*?/v v+方式|方法|途径 在哪.*?/v v+地点|地 若经过步骤 2.4.1 和 2.4.2 后，仍然还未找到 谓词，则验证问句中是否包含表 3 中的规则，若包 含则用规则映射后的词语去匹配链接实体在知识 库中的每个谓词，匹配谓词的方法为步骤 2) 中的 词汇字面相似度和语义相似度相结合的方法，若 找到相同或相似的谓词则将该谓词所对应的三元 组加入三元组列表中。 2.4.4 同义词表映射法 在常见问句中还有一些问句中的谓词是以同 义词的形式存在，或者每个问句格式可以对应一 些特定的谓词。如问句中存在“有多高”这种疑问 词，则可以将谓词映射为“高度”。对于这些问句 本文采用建立同义词表的方法来做谓词映射。如 “什么意思”其同义词表可为“含义|意义|解释”。 本文建立了同义词映射表，部分同义词表如表 4 所示。 表 4 同义词映射表 Table 4 Examples of synonym list 问句中的词汇 同义词 什么意思 含义|意义|解释 有多长 长度|片长|时间长度|路线长度 有多少人 人口|人数|全院人数 是哪的人 老家|籍贯|出生地 有几笔 笔画|笔划 ··· ··· 同样，问句如果经过 2.4.1、2.4.2 和 2.4.3 这 3 个步骤后还没有找到相应的答案，则验证问句 中是否包含表 4 中的词汇，若包含则用同义词表 中的词语去匹配实体的每个谓词，若找到相同或 相似的谓词则将该谓词所对应的三元组加入三元 组列表中。 2.5 获取答案 在完成谓词匹配后就能够得到谓词所对应的 三元组列表，三元组列表中每个对应 object 都是 问题的答案。三元组列表包含一个或多个答案。 这是因为知识库中存在很多同名实体，而且同名 实体其谓词基本上是相同或相似的，导致有些问 句就会出现一个或多个答案。需要从答案列表中 选择一个作为最终的答案，即答案筛选。本文采 用的方法是对所有答案对应的实体名称进行实体 消歧，消歧后得到三元组中的 object 作为该问题 的答案。 本文实体消歧的方法如下： 1) 取分词后问句中所有名词 (实体词除外)； ·560· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷