Resumen

La comprensión lectora de preguntas-respuestas (QA) para el examen de acceso a la universidad (Gaokao en chino) es una tarea de IA difícil porque requiere una representación eficaz para capturar las complicadas relaciones semánticas entre la pregunta y las respuestas. En este artículo se propone un nuevo método de respuesta automática a preguntas en chino basado en un grafo. En primer lugar, el método utiliza FrameNet chino y el tema del discurso (frase temática del párrafo y frase de opinión del autor) para construir la matriz de afinidad entre la pregunta y las frases candidatas y, a continuación, emplea el algoritmo basado en el grafo para calcular iterativamente la importancia de cada frase. Por último, se seleccionan las 6 frases candidatas más importantes en función de la puntuación obtenida. El porcentaje de aciertos en el examen de acceso a la universidad de Pekín en los últimos doce años es del 67,86%, lo que demuestra la eficacia del método.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:examen de acceso a la universidad de pekín, pregunta automática en chino, examen de acceso a la universidad, frases de respuesta de candidatos, relaciones semánticas complicadas, frase temática de párrafo, respuesta, gráfico, método, pregunta
• Keywords:beijing college entrance examination, chinese automatic question, college entrance examination, candidate answer sentences, complicated semantic relations, paragraph topic sentence, answering, graph, method, question