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面向选择类题型求解的相似问题发现研究

2018-08-01郑雨晴郑德权赵姗姗

计算机工程与应用 2018年15期
关键词:语义方法

于 凤,郑雨晴,郑德权,,赵姗姗

1.哈尔滨商业大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨 150028

2.哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,哈尔滨 150001

1 引言

在人工智能火热的今天,智能解题逐渐成为一大研究热点,人们热衷于让人工智能参加各种“测试”,并与人类选手进行比试,从而衡量目前人工智能系统的“智力”水平。

目前,在世界范围内已有多家研究机构正在从事这一方面的研究。例如,日本国立情报学研究所开发的AI机器人“东Robo君”,他们让机器人挑战大学试题,目标是2021年能够考上东京大学[1]。艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)也举办了一项比赛,来自全世界的几千个团队纷纷提交了自己的软件系统来挑战8年级的科学题目,最终,该比赛的第一名达到59%的正确率[2]。在我国,国家科技部2015年也启动了“高考机器人”项目(863计划中的类人智能项目),让人工智能系统和全国的文科考生一样,挑战2017年高考语文、数学、文综三项科目,研究相关类人答题系统,超过30多家高校和科研机构(清华大学、中科院自动化所、哈工大等)联合参与了该项目。此外,在智能解题方面,文献[3]提出通过动词分类来解决较简单的算术问题;文献[4]通过句子边界来构造和求解一个线性方程组;南京大学的研究人员针对历史选择问题,在维基百科中检索与问题相关的页面,通过对页面进行排序、过滤、评价,求得最终结果[5]。

2011年,IBM Watson超级计算机在电视智力竞赛节目《Jeopardy!》中战胜人类而一举成名[6],AlphaGo战胜世界围棋顶尖高手,这些都代表着科学技术向认知系统的进步。……

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