基于概念图的中文FAQ问答系统

提出一种利用概念图计算问句相似度的方法,并在此基础上实现基于概念图的中文FAQ问答系统,在该系统中采用概念图的形式表示用户问句及在FAQ库中找到的候选问句集中的问句,通过改进的概念图语义相似度计算问句相似度,在候选问句集中找到相似的问句并将答案返回给用户。该系统能够自动更新和维护FAQ库。实验结果表明,与基于关键词的句子相似度相比,基于语义的句子相似度提高了问题匹配的准确率。     

基于格语法的FQA自动问答系统

FAQ问答系统是一种在已有的"问题—答案"对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户的系统。句子相似度计算是FAQ问答系统的关键技术,系统通过句子相似度算法计算用户问句与FAQ库中的问句的相似度,把相似度最大的问句答案返回给用户。因此,句子相似度算法的好坏直接决定了系统结果的准确度。文章给出了一个基于格语法的句子相似度计算方法,通过加入格语法的语义分析提高句子相似度算法的准确度。     

基于潜在语义分析的智能答疑系统研究与实现

文中研究的是基于常问问题库（FAQ库）的智能答疑系统。FAQ库是很多智能答疑系统中的一个重要组成部分,它把用户常问的问题和相关答案保存起来,对于用户输入的问题,可以首先在FAQ库中查找答案。如果能够找到相似的问题,就可以直接将问题所对应的答案返回给用户。为解决智能答疑系统因词的同义或多义现象而导致的“漏答”或“错答”,采用一种基于加权潜在语义分析模型的相似度计算方法。针对特定教育领域的智能答疑系统．改进了反映词与词之间相关性的权值计算。通过对特定课程中常问问题的实验,结果显示明显优于向量空间模型。     

基于潜在语义分析的智能答疑系统研究与实现

文中研究的是基于常问问题库(FAQ库)的智能答疑系统.FAQ库是很多智能答疑系统中的一个重要组成部分.它把用户常问的问题和相关答案保存起来,对于用户输入的问题,可以首先在FAQ库中查找答案.如果能够找到相似的问题,就可以直接将问题所对应的答案返回给用户.为解决智能答疑系统因词的同义或多义现象而导致的"漏答"或"错答",采用一种基于加权潜在语义分析模型的相似度计算方法.针对特定教育领域的智能答疑系统,改进了反映词与词之间相关性的权值计算.通过对特定课程中常问问题的实验,结果显示明显优于向量空间模型.     

一种基于知网语义相似度计算的应用研究

随着常见问题集(FAQ)的积累,问句数量日益增大,逐页浏览的知识获取方式很难满足用户的实际需求,也浪费用户大量的精力和时间,而基于FAQ的自动问答系统是解决该问题的一种有效途径。本文设计了QuickFaq自动问答系统框架,采用基于知网的语义相似度计算模块,找出相似问句并返回答案。实验表明,该方法提高了问答系统的召回率和不匹配率。     

基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究

自动问答系统问句相似度计算的准确率直接影响系统返回答案的准确率,对此提出一种基于Word2vec和句法规则的问句相似度计算方法。构造Text-CNN问句分类模型将问句进行分类,再构造Word2vec词向量模型将问句中词与词的空间向量相似度转换成语义相似度,并加入句法规则的分析。随机从搜狗公开问答数据集中抽取200条数据进行测试,结果表明,该方法与TF-IDF方法相比,自动问答系统返回答案的准确率和召回率分别提高了0.259和0.154。     

改进的VSM算法及其在FAQ中的应用

现有的句子相似度算法的准确率较低。为此,提出一种改进的向量空间模型算法。在传统的向量空间模型中添加语义信息和句法信息,将其运用到句子相似度计算中,设计实现金融领域的FAQ自动问答系统,通过改进算法在FAQ中进行句子相似度计算,获取用户问题的答案。实验结果证明,该算法具有较高的准确率。     

句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用

计算句子的相似度在机器问答、机器翻译、文本分类等系统中有着非常重要的作用。该文对基于相同关键词的句子相似模型作了进一步的改进,包括关键词抽取,以及在句子相似度的定义中引入同义词以及近义词的情形。并以此为基础,实现了一个基于常问问题集的中文自动问答系统,对用户以自然语言输入的问题,该系统能够自动地在FAQ（Frequently-Asked Question）库中寻找候选问题集,通过计算句子相似度,将匹配的答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验结果表明,这种新方法在问答系统中匹配问句时比其他方法具有较高的准确率。     

汉语句子相似度计算在FAQ中的应用

通过对传统的汉语句子相似度模型进行改进,提出一种基于关键词加权的汉语句子相似度计算方法,在此基础上实现一个基于常问问题库的中文问答系统。该系统通过将用户输入的自然语言问句与常问问题库中的候选问题集进行相似度计算,自动返回最匹配的答案给用户,自动更新和维护常问问题库。实验结果表明该方法在问旬匹配上比传统方法具有更高的准确率。     

面向课程的中文FAQ自动问答系统模型

面向课程的中文FAQ自动问答系统作为网络教学平台中的子系统,可以实现课程自动答疑,具有较强的实用性,该类问答系统的FAQ库大都人工构建,费时费力,针对此种状况,本文提出一种新的问答系统模型,从"百度知道"自动获取不同课程FAQ库的问答对,并根据提出的融合语义词典和句法依存关系的句子相似度算法,实现学生问句与根据问句关键字向量得到的FAQ库检索子集中的问句之间的相似度计算,自动应答,其他情况采用人工解答,并更新FAQ库。实验结果表明,本系统模型,具备根据不同课程自动构建高质量FAQ库的能力,具备更高的应答准确率,具备不断增强答疑效果的能力,具有广阔的应用前景。     

基于网络的中文问答系统的研究

文章设计并实现了一个基于网络的中文问答系统。该系统只利用网络搜索引擎返回结果中的摘要部分作为答案抽取的资源,从而节省了下载、分析网络源文本的时间,提出了一种针对该系统的信息抽取算法,并采用一种基于语句相似度计算的答案抽取算法并且进行了改进。实验结果表明该系统对人名及时间类型的问题效果显著。对测试问题集的MRR值达到0.47。     

基于网络的中文问答系统及信息抽取算法研究

问答系统(Question Answering System)能用准确、简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题。目前多数问答系统利用大规模文本作为抽取答案的知识库,而网络上丰富的资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源,对于回答简短、基于事实的问题非常有效。本文对基于网络的问答系统研究现状作了简要的介绍,分析了网络信息的特点。我们提出了一种基于语句相似度计算的答案抽取方法,在此基础上实现了一个基于网络的中文问答系统。该系统只利用网络搜索引擎返回结果中的摘要部分作为答案抽取的资源,从而节省了下载、分析网络源文本的时间。实验结果表明该系统对人名、数量及时间类型的问题效果显著,对测试问题集的MRR值达到0.51。     

一种基于LDA的社区问答问句相似度计算方法

传统的问答系统(QA)只是直接返回问题的答案,而且没有用户交互特性,而基于社区的问答系统(CQA),含有大量的“问答对”可以利用。该文提出了一种基于LDA的匹配框架来解决相似问句的匹配问题,分别从问句的统计信息、语义信息和主题信息三个方面来计算问句相似度,综合得到整体相似度。实验是在Yahoo! Answers上抽取的真实标注数据集上进行,最终的实验结果表明,该文的方法达到了很好的性能。