陳玉

摘 要：近年來，問答系統(tǒng)被大量廣泛的研究，問答系統(tǒng)的目標是給定一個問題，能夠得到簡短精確的答案；而問句分類在問答系統(tǒng)中有著重要的作用，為此本文用樸素貝葉斯算法對問句分類做了一定的研究。從實驗結(jié)果來看，該方法在實際應(yīng)用中取得了較好的效果。

關(guān)鍵詞：問答系統(tǒng)；問句分類；樸素貝葉斯

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

1 引言（Introduction）

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎通過輸入關(guān)鍵字來查找所需信息，如百度、谷歌等搜索引擎，關(guān)鍵字搜索往往缺乏語義性，其搜索結(jié)果只是一些相關(guān)網(wǎng)頁；相比而言，問答系統(tǒng)（Question Answering System）允許用戶輸入自然語言問句，并最終提交給用戶簡潔而準確的結(jié)果；問答系統(tǒng)主要由幾部分構(gòu)成：問題語法解析、問題分類、搜索引擎、語料解析、答案選擇及答案排序等。問答系統(tǒng)大致分為定型問答系統(tǒng)和開放域問答系統(tǒng)兩種。

定型問答系統(tǒng)在受限領(lǐng)域內(nèi)表現(xiàn)較好。而開放域問答系統(tǒng)要對來自任何領(lǐng)域的提問都能夠提供答案，為此，需用自然語言處理方法來提取答案[1]。設(shè)計開放域問答系統(tǒng)的難點在于系統(tǒng)需要處理問句的大跨度性；問句有可能是涉及命名實體的，問句也有可能涉及復(fù)雜事件或情況。基于開放域問答系統(tǒng)的特點，所以問句分類在其中起著重要的前提作用，正確合理的分類對問答系統(tǒng)結(jié)果的準確性有著重要的影響。

2 問句正確分類的意義（The significance of question

correct classification）

2.1 問句的正確分類可以有效確定候選的答案的數(shù)量

例如當問答系統(tǒng)的問句是“中國的首都在哪里？”，通過問句的具體分類算法處理，知道該問句主要是問及關(guān)于地名的命名實體，所以問答系統(tǒng)在后續(xù)處理中只要去關(guān)注一些有關(guān)地名的相關(guān)答案即可，而沒必要去關(guān)注無關(guān)的候選語料。

2.2 問句的合適分類可以確定候選答案的類型

問答系統(tǒng)中的問句種類繁雜，提前確定不同的問句類型，可以在候選答案的處理中明確問句的具體類型。如：問句“美國第一人總統(tǒng)是誰？”，根據(jù)問句分類，問答系統(tǒng)知道只要處理與人名相關(guān)的語料即可。再如：問句“什么是互聯(lián)網(wǎng)？”，這類問句系統(tǒng)不可能用一個簡短的答案回答，而應(yīng)該返回給用戶一段描述性的文字。

上述例句說明，對于不同的問句類型，我們使用不同的答案選擇策略，一個好的問句分類算法能夠有效改善問答系統(tǒng)的性能。

2.3 問句的詳細分類可以在語義上確定候選答案的類型

問句的詳細分類可以在語義上細化答案的抽取。如：問句“獲得諾貝爾獎的中國人是誰？”及問句“2015年獲得諾貝爾獎的中國人是誰？”，這兩個問句由于在時間上有區(qū)別，系統(tǒng)返回的答案也會有明顯的區(qū)別，如果在問句的分類算法上進一步的細化，那么就可以使系統(tǒng)的返回答案更加準確。

3 問句分類算法（The algorithm of question

classification）

目前對于問句分類的研究一般都是借鑒文本分類的思想，結(jié)合問句分類本身的特征進行的。如果沒有問句分類，則會對問答系統(tǒng)的性能產(chǎn)生很大的影響。

3.1 各類算法介紹

自然語言處理中，常用統(tǒng)計分類算法主要有：樸素貝葉斯算法、聚類分類算法、K近鄰法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及決策樹分類算法[2]。

樸素貝葉斯分類算法是由貝葉斯決策理論發(fā)展而來的，是現(xiàn)在比較熱門的一個分類方法，樸素貝葉斯分類法是假定被分類對象的特征項是相互獨立的，相對于問句分類來說，就是問句中的詞是相互獨立的。聚類方法屬于無監(jiān)督分類法，聚類的核心思想是被分類對象的相似性，聚類主要是根據(jù)對象的距離進行測度。K近鄰法主要通過構(gòu)造kd樹來提高對訓練數(shù)據(jù)的搜索速度，而傳統(tǒng)的線性掃描法面對大的訓練數(shù)據(jù)時，則會在時間復(fù)雜度上變大。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有較好的容錯能力和自適應(yīng)學習能力，對數(shù)據(jù)中的噪聲和數(shù)據(jù)的一些變形具有較好的抵抗能力，并具有較快速的分類處理能力。決策樹分類法計算復(fù)雜度相對較低，對不相關(guān)特征數(shù)據(jù)的處理有優(yōu)勢，分類結(jié)果直觀，但有時會產(chǎn)生過度匹配的問題。

本文中的問句分類主要是依據(jù)樸素貝葉斯算法，具體將每一用戶問句中的各個分詞單元作為條件獨立的特征項，通過樸素貝葉斯算法計算概率最大的分類結(jié)果，同時既可確定用戶問句類型。

3.2 具體分類算法基礎(chǔ)

為了能夠?qū)柎鹣到y(tǒng)中的問句分類，我們定義了問答系統(tǒng)中的問句類型分為7類，即人物、空間、時間、數(shù)量、組織及其他。每個大類又進行了進一步的細分，一共形成了45個細的類別。

樸素貝葉斯算法是由傳統(tǒng)貝葉斯定理和特征屬性相互獨立的前提下演變而來的。根據(jù)訓練樣本集，先計算每個分類的先驗概率，最后再根據(jù)貝葉斯公式及條件概率轉(zhuǎn)換關(guān)系計算后驗概率的最大值。

（1）設(shè)屬于，訓練樣本集的分類，是和的聯(lián)合概率分布。訓練樣本集由特征屬性相互獨立而得。

（2）在條件概率獨立的基礎(chǔ)上，樸素貝葉斯法又對條件特征項作了獨立性的假設(shè)，于是得到：

（1）

分類特征項在條件獨立假定的基礎(chǔ)上，會使樸素貝葉斯公式變得容易計算，不過有時候這在一定程度上會影響到分類結(jié)果的合理性。

樸素貝葉斯算法的具體計算過程為，在已知的特征條件各特征屬性獨立的基礎(chǔ)上，通過計算，最后取概率最大的特征輸入量，計算得：

（2）

將式（1）代入式（2）得：

（3）

在式（3）中，分母對所有都是相同的，所以

（4）

本文根據(jù)樸素貝葉斯思想，設(shè)定系統(tǒng)中用戶問句里的各個詞之間是相互獨立的，詞之間不存在語義聯(lián)系，同時也不考慮詞之間的順序。

具體如用戶輸入問句，“誰發(fā)明了電燈？”，那么問答系統(tǒng)對問句進行分詞和詞性標注處理后，上述問句形式上變成“誰/r發(fā)明/v了/u電燈/n”，本算法中假設(shè)問句中詞與詞之間不存在任何關(guān)系，本算法就是要在系統(tǒng)問句庫中查找和用戶所提問句最接近的問句，用式（4）可具體將各變量解釋為：表示問句庫中的某一問句，表示用戶所提問句的中的某一個詞，如：誰、發(fā)明、電燈；同時問了降低系統(tǒng)的計算復(fù)雜度，本文將式（4）簡化為：

（5）

3.3 具體算法步驟如下：

（1）依次計算在中出現(xiàn)的類型，具體用表示。

（2）計算

其中表示問句庫總的問句數(shù)量，加入0.5是為了避免結(jié)果為0。

（3）最后計算得出用戶問句類型。

4 結(jié)論（Conclusion）

本文通過構(gòu)建本地問句的樣本句庫和測試句庫對算法進行了驗證，其中樣本句庫包括2000句，測試句庫包括200句，最后總體測試準確率可以達到64%。對于樣本句庫中含有較多實例的問句類型，由于問句類型的特征信息比較豐富，因此屬于這些類型的問句分類相對比較準確。而對于樣本句庫中含有較少實例的問句類型，會造成這一類的問句分類準確率偏低[3]。

本文對用戶問句進行分類主要采用了樸素貝葉斯算法，通過假定用戶問句特征詞項相互獨立、無關(guān)的特性，不僅簡化了運算過程，同時也取得了很好的問句分類效果，總體上改善了開放域問答系統(tǒng)的性能，不過由于開放域問答系統(tǒng)所涉及領(lǐng)域的廣泛性，系統(tǒng)算法還有待于更多用戶問句的驗證，以及嘗試并使用其他有效的算法來改進問句的分類。

參考文獻（References）

[1] Agichtein E，Lawrence S，Gravano L.Learning to find answers

to questions on the Web[J].ACM Transactions on Internet

Technology，2004，4（2）：129-162.

[2] Clarke C，et al.Question answering by passage selection（multitext

experiments for TREC-9）[C]//Proceedings of the 9th Text

Retrieval Conference（TREC-9），2000.

[3] Cody Kwok，Oren Etzioni and Daniel S.Weld.Scaling Question

Answering to the Web[J].ACM Transactions on Information

Systems（TOIS）archive Volume19，Issue 3.2001：242-262.

作者簡介：

陳 玉（1975-），男，碩士，實驗師.研究領(lǐng)域：計算機應(yīng)

用，中文信息處理.