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。     

基于问句相似度的中文FAQ问答系统

常见问题(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问答式检索系统。其关键问题是用户提出问句与FAQ库中问句进行相似度计算,找出FAQ库中最相近的问句,并返回事先存储好的问题答案。通过对常见问句特点的研究,给出一种基于分解的向量空间模型和语义概念的问句相似度计算方法,其主要思想是对一个问句向量进行分解,提取其三个关键部分:问点、主题词和疑问词,表示成三个分向量,然后对每个分向量计算基于《HIT-IRLab同义词词林(扩展版)》的语义相似度,通过线性加权就可以得出两个问句的语义相似度。试验表明,与传统的基于向量空间模型的TF-DF问句相似度计算方法相比,可以提高问句匹配的精度。     

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。     

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VSM和LDA模型的FAQ问答系统

传统的搜索引擎返回的数据太过庞大,很多情况下用户不能快速地找到自己要的答案。在这种情况下,文中引入FAQ系统。FAQ中如何找到最佳匹配答案,是文中的研究重点。改进了传统的VSM模型,使得它能更好地体现问题中词的权重。重点引人了LDA模型,并用计算机故障领域内的文档资料对它进行训练,得到主题-词的概率分布。通过主题-词中词的概率分布,计算词与词的相关度,提出通过词与词间相关度计算句子与句子间相似度的算法。对两个算法进行综合,得到最终的相似度算法。文中对FAQ进行整理,得到了FAQ问答系统的雏形。通过实验分析,说明相似度算法有很好的效果。     

基于VSM和LDA模型的FAQ问答系统

传统的搜索引擎返回的数据太过庞大,很多情况下用户不能快速地找到自己要的答案。在这种情况下,文中引入FAQ系统。FAQ中如何找到最佳匹配答案,是文中的研究重点。改进了传统的VSM模型,使得它能更好地体现问题中词的权重。重点引入了LDA模型,并用计算机故障领域内的文档资料对它进行训练,得到主题-词的概率分布。通过主题-词中词的概率分布,计算词与词的相关度,提出通过词与词间相关度计算句子与句子间相似度的算法。对两个算法进行综合,得到最终的相似度算法。文中对FAQ进行整理,得到了FAQ问答系统的雏形。通过实验分析,说明相似度算法有很好的效果。     

自动问答系统中的句子相似度算法的研究

文中主要研究了自动问答系统的句子相似度的几种常见算法,基于统计的VSM算法、语义相似度算法、结构的相似度算法,并在此基础上进行改进,提出了一种新的句子相似度算法,提高了自动问答系统的查全率和查准率.主要研究了分词、标注词性和权值、计算词语的相似度,进而计算句子的加权相似度,最后从FAQ中抽取相似度比较高的句子以及答案给用户.最后通过实验进行验证,这种新的句子相似度算法在一定程度上提高了自动问答系统的查全率和查准率,并具有一定的合理性     

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。     

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。     

受限域FAQ中文问答系统研究

在受限域中采用常问问题(FAQ)实现业务咨询系统是一种较好的问答模式,提出了一种受限域FAQ问答系统模型,借助于本体论的思想,构建了领域知识库,利用KDML语言定义和描述了领域本体及本体之间的关系,并实现了领域知识库"领域知网"与常识库"知网"的融合.在此基础上,提出了一种问句相似度的计算方法,该方法借助领域问句所具有的特点,结合问句中的词法关系、句法依存关系及领域概念关系,实现问句相似度计算.并以相似度计算为基础,从侯选问题集中检索相关问句,提取问题答案.云南旅游FAQ问答原型系统测试结果表明该方法可行,有较好的效果.     

基于链接预测思想的问句检索方法研究

问答服务系统的一个重要功能是问题检索,即根据用户的提问,在已有的问答对数据中查找与用户提问相似的其他问题,将这些问题的答案直接返回给用户。问题检索任务所面临的主要困难是如何计算两个问句之间的语义相似度,提出利用链接预测模型计算问句之间的关联程度,将链接预测模型与语言模型相结合,设计出一种新的问句检索方法。通过在真实问答对数据上进行实验,表明该方法可以有效计算问句之间的语义相似度,其性能优于传统的计算方法。     

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HowNet语义相似度的FAQ研究

FAQ是网站提供在线帮助的主要手段。利用检索机制根据用户提出的问题建立一个候选问句集，利用知网研究了用户问句和候选问句之间的相似度，从中找出最相似的问句，并将相应答案返回给用户。实验表明,该方法提高了问句匹配的准确率。     

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。     

基于HNC句类的社区问答系统问句检索模型构建

社区问答系统中充斥着大量的噪声,给用户检索信息造成麻烦,以往的问句检索模型大多集中在词语层面。针对以上问题构建句子层面的问句检索模型。新模型基于概念层次网络（hierarchincal network of concept,HNC）理论当中的句类知识,从句子的语用、语法和语义三个层面计算问句间相似度。通过问句分类算法确定查询问句和候选问句的问句类别,得到问句间的语用相似度,利用句类表达式的结构和语义块组成分别计算问句间的语法及语义相似度。在真实数据集上的实验表明,基于HNC句类的新模型提高了问句检索结果的准确性。     

基于同义词词林的句子语义相似度方法及其在问答系统中的应用

提出一种基于同义词词林的句子语义相似度方法,借助同义词词林来计算句子的词形相似度,使用向量距离法得到句子间的词序相似度。同时,对句子进行语义依存句法分析。通过对词形、词序、语义依存相似度加权结合获得句子之间的最终相似度。将该方法应用于常问问题问答系统(Frequency Asked Questions, FAQ)的问句匹配。实验结果表明,该方法在问句匹配上相比传统方法具有更高的准确率。     

基于知识图谱的医疗问答系统设计与实现

为提高医疗服务水平,设计基于知识图谱的医疗问答系统。首先,构建医疗问答系统,在业务层中搭建医疗数据知识图谱,并生成医疗问题知识模板;其次,采用基于相似度的问句实体抽取算法和意图识别算法,以获取用户的问题意图;最后,将意图传输至知识图谱,并查询相应答案返回给用户,从而实现智能医疗问答。     

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。     

基于知识库的开放领域问答系统

问答系统能够理解用户问题,并直接返回答案。现有问答系统大多是面向领域的,仅能回答特定领域的问题。文中提出了基于大规模知识库的开放领域问答系统实现方法。该系统首先采用自定义词典分词和CRF模型相结合的方法识别问句中的主体;其次,采用模糊匹配方法将问句中的主体与知识库中实体建立链接;然后,通过相似度计算以及规则匹配等多种方法识别问句中的谓词并与知识库实体的属性建立关联;最后,进行实体消歧和答案获取。该系统平均F-Measure值为0.695 6,表明所提方法在基于知识库的开放领域问答上具有可行性。     

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.