自动应答系统中自然语言理解技术的研究

自动应答系统（QAS）是一种基于因特网的高性能软件系统。它的核心技术是基于自然语言理解的相关技术,包括知识库和语料库的建设、文本的切分和标注、句子的语法分析和语义分析等。重点论述了自动应答系统中知识信息的语义网络表示和LSF随机化句法分析模型,以及自动应答系统的结构与组成,并对LSF模型进行了参数训练,实践证明这些技术是可行的、高效的。     

基于自然语言理解的受限领域自动应答系统

提出了一种在受限领域内进行自动应答的系统总体结构,通过构建领域词汇库、领域本体库、领域真实问句语料库及领域知识文本库等领域资源库,并借助于这些领域资源来理解问句和知识文本,在一定程度上降低了理解的难度。文章以银行业务咨询服务为例,分析了系统结构及实现过程,对问句分析、答案析取、问句语料库构建、文本知识标注等功能模块的实现进行了详细介绍。     

基于问句语料库的受限领域自动应答系统

自动应答系统中对用户所提问句的理解是系统实现的关键,同样也是一个难点,通过在受限领域内建立问句语料库来协助理解用户问句是一种非常有效的实现方法。文章分析了建行领域业务咨询系统的问句收集、分词和词性标注、语义标注、问句语料统计等问句语料库的建设过程,并详细介绍了采用词向量空间法和语义向量空间法从问句语料库中寻找和目标问句相似问句的计算方法及提取答案的实现过程。     

基于格语义网络的中文自然语言理解问答

本文从语言理解的本质入手,分析了进行中文自然语言问答的基本方法。     

一个自然语言理解系统的设计和实现

在自然语言理解系统的建立过程中,首要的工作是建立单词词典、语义词典,并建立句型规则和词义信息,利用这些词典和规则进行语义分析和词义的辨识。结合许多实例,详细探讨了解决这些问题的各种方法,它们的有机配合可以有效解决本NKZL自然语言理解系统的语义分析和词义辨识问题,这些方法已经在本系统中得支了运用和验证。     

利用动态信息树模拟电话自动应答系统工作过程

本文主要针对自动应答系统中信息的不稳定性，提出了动态信息树的数据模型。基于该模型，我们在Java Builder8．0环境下实现了模拟电话自动应答系统的工作过程：在本文中对信息树的动态建立过程、存储方式、维护问题作了详细的分析并给出了具体的解决办法。     

多领域自然语言问句理解研究

问句理解是问答系统的主要任务之一。现有的问句理解方法大多是针对简单句的,且侧重于某种句式结构的理解。提出一种多领域问句理解研究方法,其涉及领域包括人物类、电影类、音乐类、图书类、游戏类、应用类。首先基于CRF算法对问句进行分类和主体识别,然后使用谓词词典和句法分析识别出问句的谓词,最后提出一种谓词消歧方法来解决相同问句具有不同表达方式的问题。实验结果表明,在封闭测试中,所提方法的问句分类和主体识别的平均F-measure值分别为93.88%和92.44%,谓词识别和问句理解的平均准确率分别为91.03%和81.78%。因此,所做的工作基本能满足问句理解的需求。     

自动应答式混合线路载波通道测试系统的研究

结合目前混合线路载波技术的发展背景,针对目前混合线路载波中现场调试设备存在的问题,给出了一种自动应答式混合线路载波通道测试系统的研制方案。该方案采用分层思想设计,拥有自动应答的特点。详细阐述了系统每层的作用及设计思想,通过模拟和现场应用来检测系统的功能。     

基于自然语言理解的在线答疑系统设计与实现

基于自然语言理解的相似度计算仍是计算机语言处理技术尚需深入研究的内容.通过在“知网”知识表示的基础上,综合考虑深度和密度两方面的影响因素,利用一种较为成熟的改进的多因素语义相似度处理算法,基于全文检索匹配技术,设计并实现了一个限定领域内的在线答疑系统.实例运行结果表明,系统可靠性较高,且答疑效果较为明显,达到了预期目标.     

基于本体的语义信息查询系统的研究与实现

提出并实现了一个以特定领域的概念化模型－领域本体作为统一语义模型的关系数据库网上发布与集成系统DIDSBS。该系统从领域本体出发，提出并实现了形式化本体和DTD（Document Type Definition,文档类型定义），DTD和关系视图的转换算法，实现了XML文档和数据库视图在语义和结构上的对应关系。     

基于事例的问句分析器

该文描述了一种基于事例,通过人工总结规则建立模型来分析问答系统中问句,应用自然语言处理的相关技术,分词和专有名词识别对问句进行预处理,然后依据从3800多个问句中总结归纳出来的问句信息成分,进行问句的浅层分析。以及短语结构分析,获取问句的各个信息成分以及他们之间的依存关系。这些模型采用浅层语法分析和部分语义分析相结合来断定一个问句所包含的信息。同时在英文问答系统的基础上,提出了问句类型学和限制成分的语义类型学,深化了问句的表达形式,以能更好的解析问句。     

中文问答系统中的问句理解

描述了一种通过人工总结规则建立模型来理解问答系统中问句的方法。该模型采用浅层语法分析和部分语义分析相结合的方法来断定一个问句所包含的信息。     

面向限定领域问答系统的自然语言理解方法综述

领域无关的自然语言理解(NLU)技术在最近的十年中取得了长足的进步,然而由于基础研究与现实应用之间存在着强烈的实际需求与当前处理能力不足的矛盾,因此很多通用技术还不能在现实的问答系统中得到有效使用。针对现有的需求,开发面向领域的自然语言理解技术显得非常必要。首先对开放领域与限定领域问答系统进行了比较,并对一些典型的面向限定领域问答系统的自然语言理解技术进行了分析,然后介绍了面向限定领域问答系统的自然语言理解技术的评测标准,最后总结了目前限定领域问答系统研究存在的主要问题及未来发展方向。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程，着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析，以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程,着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析,以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

基于本体的智能答疑系统的研究与实现

自动答疑是现代远程教学系统中一个重要组成部分,然而目前的自动答疑系统大多以关键词匹配为基础,忽视了关键粤本身所含的语义信息、查询效率和结果不能满足用户的需要。提出了一个基于本体的智能答疑系统,利用本体中概念规范、语义关系明确的特点,将用户的问题查询请求进行语义上的扩展,增加了对语义信息的理解,有效地提高了查询的准确性。