基于模糊描述逻辑的PNL网络问答系统

将现有网络搜索引擎过渡到网络问答系统是WI的基本目标之一，模糊问答系统是网络问答系统研究的重要问题。基于模糊描述逻辑，该文特化了PNL过程，提出了PNL式模糊网络问答系统。该系统将模糊描述逻辑规则作为PNL 推理过程中用到的原型语言规则中的计算部分，推理出原型语言规则中的知识符号，并以一个具体的问答实例，介绍了PNL式问答系统的工作流程。     

基于加权潜在语义分析的答案抽取

问答系统应该能够用准确、简洁的语言回答用户用自然语言提出的问题,其关键和核心实现技术是答案抽取。结合关键词在用户问句和返回文档中的权重,通过潜在语义分析技术实现了中文问答系统中的答案抽取。实验结果表明,加权LSA的MRR值要明显优于未加权LSA和空间向量模型的MRR值,实际用于回答用户提出的问题具有较好的效果。     

基于关键词距离的中文问答系统研究

阐述的中文问答系统是以网络信息为支撑,结合传统问答系统的思想和网络信息资源的特点,采取切实有效的方法,来回答用户用自然语言形式提出的问题.系统的核心部分是依据关键词距离算法进行答案抽取,该算法是在总结大规模网络摘要及中文问句特点的基础上得出的,从最后实验结果看该系统效果显著,对测试问句集的MRR值达到了0.56.     

中文问答系统中基于主题和焦点的问题理解

问答系统应该能够用准确、简洁的语言回答用户提出的问题.问题理解是问答系统的首要的分析工作,分析的结果的正确率直接影响后续处理.提出了一种基于用户问题的主题和焦点的问题理解的方法,该方法以问题的疑问词、句法分析、问题焦点、问题主题在知网中的首义原作为问题分类特征.实验结果证明,该方法对提高分类的准确率有较好的效果.     

中文交互式问答用户问题相关检测研究

交互式问答是具备处理系列相关问题以及与用户进行对话式交互的问答技术,是近年来国际上问答技术研究的一个热门方向,但是目前在中文问答领域几乎没有开展相关的研究。实现交互式问答系统首先要判别用户系列问题之间的相关性。该文探讨了提取问题中不同特征对中文交互式问答问题相关检测的作用,并且根据识别出的有效特征采用基于二元分类方法分别对翻译成中文的TREC QA问题集语料和真实的交互式问答语料进行问题相关检测实验,实验结果显示该文的方法获得了较好的问题相关检测效果。     

基于SCORM1.3的协作式学习构造

协作式学习是一种重要的学习模式。实现协作式学习,有利于学习资源的共享和复用。该文在对SCORM1.3所定义的“内容聚集模型”和“运行环境”中的数据模型及通信方法进行扩展的基础上,定义了基于SCORM1.3的协作式学习模型及相应的操作方法,并给出了协作式学习环境中数据、操作、权限、角色和用户等要素的形式化描述,简要介绍了一个基于SCORM1.3的协作式学习原型系统SCCL。     

一种基于主题类别信息问句检索的新方法

社区问答系统CQA(Community Question Answering),如雅虎问答是专门为了解决传统搜索引擎的局限来帮助用户获取有用信息的社区。问句检索在CQA中主要是针对用户提出来的新问题,在历史问答对中检索出与用户最相关的问题,从而减少用户等待的时间,给用户带来更好的体验。提出一种基于主题类别信息问句检索的新方法来解决问句检索问题,利用问句的主题类别信息对语言模型进行平滑,同时融入问句的语义信息来解决问句检索问题。实验在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行,对比实验结果表明,所提出的方法在性能上得到了较好的结果。     

基于视频描述和阅读理解的视频问答研究

针对大多数视频问答(VideoQA)模型将视频和问题嵌入到同一空间进行答案推理所面临的多模态交互困难、视频语义特征保留能力差等问题,提出了一种视频描述机制来获得视频语义特征的文本表示,从而避免了多模态的交互.提出方法将视频特征通过描述机制得到相应的视频描述文本,并将描述文本特征与问题特征进行阅读理解式的交互与分析,最后推理出问题的答案.在MSVD-QA以及MSRVTT-QA数据集上的测试结果显示,提出问答模型的回答准确率较现有模型均有不同程度的提升,说明所提方法能更好地完成视频问答任务.     

交互式问答系统中待消解项的识别方法研究

交互式问答系统能够与用户进行对话式交互进而处理用户提出的一系列问题。交互式问答技术是近些年来问答技术的一个热门方向。该文首次深入研究交互式问答中待消解项的识别方法。根据语料统计了交互式问答中待消解项的分布情况并进行相关实验,运用前人研究的启发式规则与平面特征相结合的方法在交互式问答中测试识别待消解项的性能。结合交互式问答的特点提出了专有名词的两个基于交互式问答特点的特征,并在TREC QA问题集语料中进行相关实验。实验结果表明,代词、有定名词用已有的方法识别效果较好,在加入本文提出的新特征后,在专有名词上也取得了较好的效果。     

具有自主学习与记忆功能的智能政务问答系统研究

任务型问答系统一旦构建好,通常是固定不变的,能回答的问题非常有限,难以满足用户的需求。对此,提出一种自动实时更新知识库的方法,当用户提了一个问答系统回答不了的问题,系统会把该问题自动发送给人工客服,人工客服利用专业知识回复后,系统能够自动实时获取用户提的问题和人工客服回复的答案,并把这个问答对自动实时更新到知识库,之后如果其他用户提了类似的问题,问答系统就能够快速给出对应的答案。以政务领域的问答系统为例,应用文本向量化方法 ERNIE构建知识库自动实时更新的问答系统。经过计算机实验证明,提出的方法能够实现知识库自动实时更新,构建的问答系统具有自主学习与记忆功能,提高了任务型问答系统的智能化水平。     

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。     

基于汉语框架网的问句分析及本体知识库推理

针对受限领域问答系统中的问句理解,提出一种将汉语框架网(Chinese FrameNet,简称CFN)应用于问句分析中,并且以旅游交通领域问句为例分析方法的有效性.首先利用CFN语义角色标注和问句句型相结合的方式制定模板,根据CFN语义分析得到的框架元素与本体三元组特点,制定该模板在旅游本体库中答案抽取的规则.该方法在...     

基于改进贝叶斯模型的问题分类

随着计算机及互联网络技术的发展,开放域问答系统越来越受到人们的关注,因为它能够给用户提供相对简洁、准确的结果。开放域问答系统通常包括问题分类、问题扩展、搜索引擎、答案抽取和答案选择五个主要部分。问题分类在问答系统中起着很重要的作用,它的准确性直接影响到最终抽取的答案的准确性。 本文在对已有的贝叶斯分类方法进行分析的基础上,对该方法进行了改进。为了验证该方法的效果,构造了问题的训练集和测试集。从实验结果可以看出,该方法在实际应用中获得了较好的效果。     

基于Web的受限领域问答系统研究及应用

自动问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了自然语言处理技术,传统的问答系统的知识库一般是基于固定的文档集合,丰富的网络资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源,提出并构建了一个基于网络的天气预报领域的问答系统,通过缩小问题的覆盖面的方法,提高了系统的准确性。     

改进的句子相似度计算在问答系统中的应用

本文设计并实现了一种基于词形词序词长、编辑距离和依存文法相集合的一种句子相似度计算方法。通过将顾客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顾客,自动更新和维护常问问题库。实验结果表明该方法在问句匹配上比传统方法具有更高的准确率。     

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。     

中文开放域问答系统数据增广研究

开放域问答是自然语言处理中的重要任务之一。目前的开放域问答模型总是倾向于在问题和文章之间做浅层的文本匹配,经常在一些简单问题上出错。这些错误的原因部分是由于阅读理解数据集缺少一些真实场景下常见的模式。该文提出了几种能够提高开放域问答鲁棒性的数据增广方法,能有效减少这些常见模式的影响。此外,我们还构造并公开发布了一个新的开放域问答数据集,能够评估模型在真实场景下的实际效果。实验结果表明,该文提出的方法在实际场景下带来了性能提升。     

融合领域特征知识图谱的电网客服问答系统

知识图谱（KG）是实现领域问答系统的关键技术之一,能够降低客服成本,推进客户自助服务的智能化,具有较大的商用价值和研究意义。针对基于KG问答系统中存在的中文问题表达模糊、线上服务运维成本高的问题,融合领域特征知识图谱的电网客服问答系统（HDKG-QA）,其能基于LSTM模型识别实体/断言,基于主题比较的语义增强方法准确寻找外部知识,使用启发式规则优化答案候选集,并定期根据ILP求解器设置全局KG的更新策略。HDKG-QA能够达到较高的实体/断言识别准确率,自动将领域知识映射为本地KG,快速实现服务知识库的在线更新,达到以较低的响应延迟实现高准确率的回答。根据国网重庆市电力公司信息通信分公司的实际客服问答数据集对本系统进行验证,实验结果表明通过引入LSTM和语义增强方法,问答系统的准确率提高了17%;基于启发式规则的优化答案排序策略将准确率提高了8%;通过引入ILP求解器,在保障同样准确率的情况下,问答响应延迟降低了9%。     

基于汉语框架网的旅游信息问答系统设计

该文借助汉语框架网(Chinese FrameNet,简称CFN)在语义表达方面的独特优势,探讨用本体描述语言建立面向特定领域的汉语框架语义知识库,并且以旅游交通领域中问答系统设计为例分析方法的有效性。方法中首先利用TREC分类与本体分类相结合的方式为查询问句分类,然后提出基于CFN的问句分析策略,通过CFN语义分析得到问句中三元组语义谓词、语义主体和语义客体,在问句分析的基础上从旅游本体知识库中对答案进行抽取并对答案处理,同时用本体编辑工具Protégé编码,实验证实方法是有效的。