基于概念层次网络的小学应用题句类分析和知识提取.pdf

2009年第12期 计算机系统应用 基于概念层次网络的小学应用题句类分析 和知识提取① of HNC-Based Sentence and Approach CategoryAnalysisKnowledge Extractionforthe Problem Primary 潘 黎 冯 速(北京师范大学信息科学与技术学院北京100875) 摘要：提出一套适用于小学应用题解题系统的句类分析及知识提取方法。以概念层次网络(HNC)理论为基础， 从概念间的联系出发，重点研究概念间的数量关系，对自然语言描述的应用题进行句类分析，由此提 取应用题中的知识，特别是数量上的知识，并用形式化的符号进行描述。在机器自动知识提取方向上 所做的探索，可以为小学应用题自动解题系统提供一种思路。 关键词：HNC自然语言理解自动解题句类分析知识提取 1 引言 后详细讨论小学应用题中涉及的句类分析和知识提取 智能化是计算机应用的必然趋势。目前已经有很 方法，给出分析算法示例，并使用两个具体例子说明 多成功的专家系统和解题系统能够比较合理地解决系 分析算法的运用。 统相应的问题并能够达到一定的正确性。但是，通过 对得到一定应用的多个系统的调查和研究发现，这些 2 HNC与自然语言理解 系统并不能把由自然语言描述的题目作为直接输入。 以自然语言作为原题输入的解题系统研究的难点 例如，中学平面几何解题系统…由操作者阅读以自然 之一是自然语言理解。汉语是意合型语言，具自如下 语言描述的题目，用形式化的计算机符号描述题目所 特点：1、有明确的语义块标记；2、“字义基元化， 述图形的坐标、长宽、直径、交点等参数，进而用已 词义组合化”特征明显：3、以词义组合的方式表达其 形式化的定理及公理库进行推导解题。另例，主观题 词性：4、可以出现没有动词的句子；5、句子经常可 自动批改系统【z】对关键词的语义相似度进行计算，未 以调换语义块的次序而意义不变【6】。这些特性给汉语 提取语义知识及处理语句上下文的关系。目前的解题 机器理解带来了特殊的难点。 Network 系统较多集中于推理过程的研究【3·41，自动推理与教育 然而，黄曾阳提出的HNC(HierarchicaI 软件智能平台的基本构成及功能主要是学科知识库以 of 及自动推理系统【s|，这些系统都是对已经形式化存储 器理解的研究带来了新的契机，使汉语的自然语言理 的知识进行处理、展现，并不能完成从原始题目到最 解向前迈进了一大步。HNC理论建立了一套较完备的 终解答的运算。针对以上现状，本文探讨如何将自然 关于自然语言理解处理的理论体系，该理论在深入挖 语言描述的题目以字符串的形式直接作为解题系统的 掘汉语特点的基础上，以意义表达和语言理解为主线， 输入，然后让计算机从中提取有效信息，并最终解决 建立了一种模拟大脑语言感知过程的自然语言表述模 问题。 式和计算机理解处理模式。 本文首先对HNC与自然语言理解做简单介绍，然 本文以HNC作为理论基础，利用HNC的概念层 ①基金项目：国家自然科学基金 收稿时间：2009—03—18 Applied