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基于格语法和VerbNet的问答系统研究的中期报告中期报告1.研究背景和目的近年来，随着智能化技术的不断发展，问答系统已成为信息检索和智能对话的重要手段之一。其中，基于自然语言处理和语义表示的问答系统受到越来越多的关注。格语法和VerbNet是两个重要的语义表示框架，在语义分析与问答系统领域都有广泛的应用。本文旨在基于格语法和VerbNet，构建一个能够解决简单问题的问答系统。2.研究内容和进展2.1研究内容本研究主要涉及以下内容：（1）搜集语料库并对语料进行处理，包括分词、词性标注和句法分析等步骤，以供下一步的语义分析使用。（2）利用格语法对语言进行语义分析，获取句子中的谓词、标记、格、角色等信息，以寻找句子中的动作和对象信息。（3）利用VerbNet对动作进行详细的语义描述和分类，以便根据问题类型和答案需要，筛选出与问题相关的可行动作。（4）根据问题类型和答案需要，生成相应的问题模板，并将语法树与VerbNet进行匹配，确定句子中与问题关联的动作和对象信息。（5）利用根据问题类型和答案需要构建的查询模板，查询数据库并获取相应答案，完成问答系统的最终目标。2.2进展情况目前，我们已完成了对中文数据集的收集和处理，并对应用了格语法和VerbNet进行简单问答系统的初步开发。具体进展如下：（1）数据集的收集和处理我们使用Python的自然语言处理库nltk对中文数据集进行了处理，包括分词、词性标注和句法分析等步骤。对于语法树的处理，我们使用了Python的HanLP库，在对语句进行分析时，将HanLP提供的依存标记与中心语一起转换成关系三元组的形式，方便进行后续的语义分析。（2）基于格语法的语义分析我们利用格语法对语句进行分析，获取句子中的谓词、标记、格、角色等信息。对于格语法的实现，我们基于华中科技大学计算语言学实验室提供的中文格库，并自行进行修改和调整，以解决中文夹杂着英文和数字等特殊情况的处理问题。（3）基于VerbNet的动作描述和分类我们基于VerbNet对动作进行了详细的语义描述和分类，对于每个动作，VerbNet提供了详细的语义信息和句法格式，方便了我们对动作进行筛选和匹配。（4）基于问题类型和答案需要的模板生成我们根据问题类型和答案需要，生成了相应的问题模板，并将语法树与VerbNet进行匹配，确定句子中与问题关联的动作和对象信息。同时，我们根据动作所需的参数创建了相应的数据库，并填充了相应的数据，方便后续查询和答案的获取。3.下一步工作计划在接下来的工作中，我们计划完成以下内容：（1）优化语义分析的效果，尤其是对于一些特殊情况的处理，例如多层嵌套的语句、代词的处理等。（2）完善动作分类的内容，增加VerbNet中动作的数量和相关语义描述，以匹配更多的问题类型。（3）完善查询模板和数据库的搭建，使得系统具有更多的查询和答案生成能力。（4）增加对多语言的支持，以适应不同语言环境下的应用需求。4.结论和展望本研究基于格语法和VerbNet构建了基本的问答系

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