中文问答系统中问题理解的算法研究

问答系统能够用准确、简洁的答案回答用户提出的问题。问题理解是其首要的分析工作。本文应用了基于规则的问题分类方法,提出了一种基于维基百科关键词扩展和基于同义词的关键词扩展相结合,并对问题中的关键词进行重要性标识的问题理解方法。实验结果证明,该方法对提高问题分类的准确率有较好的效果。     

面向医疗行业的智能问答系统研究与实现

为了实现医疗信息化中的疾病与诊疗的智能问答系统,本文提出一种基于人机交互的用户自然语言问题理解方法.该方法在关键词库的基础上,采用正向最大匹配算法对用户咨询进行词法分析.进而对医疗领域的问题进行分类,系统根据问题类别进行数据检索;并利用模板匹配方法,完成答案的提取,以句子作为答案的基本单位.最后,在JSP和Java平台上实现了B/S模式的医疗领域智能问答系统,验证了该方法的有效性.     

面向开放域问答的问题分类技术研究进展

开放域问答是当前自然语言处理和信息检索领域的研究热点,作为开放域问答系统的重要组成部分,问题分类可以缩小答案的搜索空间并决定答案的选择策略.近年来,基于机器学习的问题分类技术受到广泛的关注,相关研究表明问题分类的准确性直接影响问答系统的整体性能.本文从分类体系与数据集、特征提取、分类器设计、性能评测等层面,总结了问题分类技术近年的主要研究成果.重点分析了各种基于监督学习的问题分类方法的特点和不足,讨论了核方法、半监督学习、主动学习、迁移学习等在问题分类中的应用,同时对问题分类技术未来研究动向进行了展望.     

基于约束的自然语言问题到OWL的语义映射方法研究

OWL已经成为重要的知识表示和交换方式.OWL驱动的问答系统是比搜索引擎更具挑战性的研究.本文致力于解决为自然语言问题获取正确的OWL解释.考虑到问题理解的复杂性,影响因素的多样性,本文提出一种基于约束的语义映射方法.该方法分解问题成为变量,索引OWL知识成为变量域,抽象约束形成函数.并建立了目标函数完成问题变量在候选OWL知识库中获取合理解释的过程.该方法基于网络智能研究院知识库和问题集进行了初步评估.实验结果表明:和传统基于关键字匹配的算法比较,本文提出的方法使可解释问题比例增加了18%左右.     

基于人工智能的住房公积金客服问答系统研究

自动问答系统是人们在探索人工智能领域的一个主要应用。相对于传统意义上的客服系统,基于人工智能的住房公积金自动问答系统能够快速、准确地回答人们的疑问。文中分析了人工智能的相关算法。同时,针对人工智能在住房公积金客服问答系统中出现的问题进行了分类对比。测试实验结果表明:基于一般特征的类型对比可以将句子的分类准确度提高到70%以上,而加入核心关键词语对于句子分类的准确性还能够得到一定程度的提升。     

开放域问答技术研究进展

 问答技术是信息检索和自然语言理解中的研究热点.本文对开放域问答技术在近年来的研究进展进行了总结.针对不同类型的问题,比较了问答系统中问题分析、文档和句段检索、答案抽取各个部分不同实现方法的特点,讨论了这些技术中存在的不足.最后,对问答技术未来的研究趋势进行了分析与展望.     

基于问题增强的问题引导图像视觉问答算法

为解决视觉问答(Visual Question Answering,VQA)算法中问题与图像缺乏推理关系的难题,提出了增强问题有用信息的问题引导图像注意力机制(Question Guide Image Attention,QGIA)视觉问答算法.该算法在问题特征提取过程中对关键词进行筛选,加强对问题有效信息的关注,实现...     

一种新的关键词确认方法

本文提出了一种新的基于模型距离矩阵的关键词确认算法,并给出模型距离的定义及其训练方法,利用模型相对距离矩阵对语音识别结果进行确认.对于关键词库较大的关键词检出系统,通过对关键词分段,得到扩展的模型距离矩阵确认算法,使得大词表确认问题得到很好的解决,并能够获得和小词表系统一样的确认效果.为了对关键词库进行方便的操作,模型距离矩阵的更新算法使得用户可以很方便地修改关键词库内的关键词,而不必重新训练整个模型距离矩阵.     

一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法

针对当前信息检索系统中存在查全率低和查准率低的问题,提出了一种基于分类和语义查询扩展的信息检索方法.该方法结合语义来实现用户检索的查询扩展,并使用文本分类技术辅助检索.实验结果表明,该方法相对传统方法可以提高查全率和查准率,具有较好的查询性能.     

一种基于协同过滤与语义分析的个性化网络广告投放方法研究

针对个性化网络广告中网页与广告匹配的问题,通过将基于关键词扩展的语义分析技术引入到协同过滤系统中,提出一种基于协同过滤与语义分析结合的个性化网络广告投放方法(CFKE)。该方法首先提取网页与广告文本的关键词,并对关键词扩展同义词;然后,计算网页扩展词与广告扩展词的相似度,并与扩展词的权重进行拟合抽取,得到网页与广告最终的相似度,将三维模型降维成二维模型;最后,再利用协同过滤方法进行匹配。仿真表明,与其他算法相比,该算法不仅具有较高的准确度,同时具有较好的系统响应能力。