我尝试了基本的问题，例如问题是否以“谁/什么/..”开头，但是有很多句子不是以疑问词开头，但仍然需要像“新加坡的酒店”这样的答案。

我已经总结出没有提供一些信息但在这个意义上不完整的句子可能只属于疑问类的逻辑。这个主题有一些参考资料吗？

我有兴趣从问题中提取三元组（主语、谓语、宾语）。

例如，我想转换以下问题：

美国总统的夫人是谁？

至 ：

(x,isWifeOf,y) ∧ (y,isPresidentof,USA)

x 和 y 是我们必须找到才能回答问题的未知数（/\ 表示连词）。

我已经阅读了很多关于这个主题的论文，我想使用现有的解析器（如斯坦福解析器）来执行这个任务。我知道解析器输出两种类型的数据：

• 解析结构树（选区关系）
• 依赖树（依赖关系）

一些论文试图从解析结构树构建三元组（例如，从句子中提取三元组），但是这种方法似乎太弱而无法处理复杂的问题。

另一方面，依赖树包含许多相关信息来执行三重提取。很多论文都声称可以做到这一点，但是我没有找到任何一篇明确给出详细程序或算法的论文。大多数时候，作者说他们分析依赖关系以根据他们没有给出的一些规则生成三元组。

有谁知道任何有关从问题的依赖树中提取（主语、谓语、宾语）的更多信息的论文？

我正在尝试将ConceptNet与divisi2包一起使用。divisi 包专为处理语义网络中的知识而设计。该包将图形作为输入并将其转换为 SVD 形式。通过他们提供的包分发，他们将基本的 conceptNet 数据提供为图形格式，这些数据似乎已经过时了。可以通过这种方式使用 Divisi 将 Divisi 与 conceptNet(link) 一起使用。但是数据需要用conceptNet5数据更新，有没有办法做到这一点。前提是我已按照运行您自己的副本中所述在本地设置了所有 conceptNet 数据. 所以，sqlite 数据库我有所有的数据。我也将数据分别转换为 csv 格式。那么如何将这些数据加载到 Divisi 包中。谢谢。

我正在考虑验证我即将推出的课程网站上的免费测试答案的最佳方式。

我不想让所有问题都以单选按钮的形式出现，所以我决定使用文本框来回答一些问题，因为这对用户来说感觉更自然。

现在问题来了，是时候验证这些答案以产生分数了。

我考虑过以下方法

常用表达

尝试匹配正确答案很可能具有的某些结构，或者可能仅匹配某些单词并在找到一定百分比的相似性时对问题进行评分。

同行评审

让其他用户评价其他同行的答案以换取某种奖励。我会提供一些参考答案进行比较，我只会让用户对他们已经通过的测试进行评分，以防止滥用。
我会手动更正第一批用户，让他们进步。

我知道第二个可能是最好的，因为它会产生社区互动，而且大部分情况下是无人值守的。但我的日程安排很紧，也许它有更好的解决方案或方法来解决你这个伟大的社区所知道的问题。

感谢，并有一个愉快的一天 ;）

对不起，如果这个问题是重复的，但我还没有找到答案。我想使用java查找问题的类型。问题是我不知道如何从用户将提交的问题中找到问题的类型。

例如：

有人知道怎么做吗？

嗨，我正在尝试从一组问题中提取核心词。我正在实现 Huang et al., 2008 论文中提到的算法。在第 10 行，它说的是 placehold-word。我不明白什么是占位词。任何人都可以帮忙吗？

我正在尝试识别问题中的关键短语以及预期答案的类型。我正在使用斯坦福解析器来生成问题的解析树。我需要遍历这个解析树，并根据一些启发式方法在每个节点上选择它是否是关键短语。如果我可以访问斯坦福解析器中使用的完整 CFG，我可以扩展启发式方法以覆盖可能出现在树中的节点的所有子节点。

斯坦福解析器：统计解析器

我的课程中有它，但我不明白学习它的实际用途

我想解析马拉雅拉姆语（印度语言）文本语料库以开发问答系统。是否有任何 NLP 工具用于对英语以外的语言进行语义解析。

今天我第一次注意到 Watson Question and Answer 服务的对话有一个额外的字段，这是我在其他服务中没有看到的。

“凭证名称”

• 那是干什么用的？
• 为什么其他服务不存在？
• 它为哪些服务而存在？
• cf-cli 等效项是什么？