中文自动问答系统探讨

中文自动问答系统是网络高速发展的必然产物。论文从自动问答系统的定义入手,系统的研究了它的关键技术,并对其应用前景和发展趋势做了预测。     

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。     

基于互联网的中文问答系统

搜索引擎(如Google等)返回的是与用户查询相关的文档集，并不是所提出的问题的答案。该文提出了一个基于互联网的中文问答系统，用来增强已有的搜索引擎的功能，使它们能够支持自然语言的回答。     

受限领域中文问答系统问句分析研究

问句分析是问答系统中一个极其重要的部分,它对后续的搜索模块和答案抽取模块有着至关重要的影响.为了提高问句分析模块的性能,对中文问答系统问句分析模块进行研究和分析,在构建领域词典的基础上实现了对问句中命名实体的识别.对问句类型的识别则采用问题类别对照表的方式来实现.在对问句进行分词、词性标注之后,提取出其中的名词,动词、形容词等实词,形成初始查询向量,最后对初始查询向量进行同义词扩展和问句类型关联词扩展.实验结果表明,通过查询向量进行查询比用问句直接查询有着更高的准确率.     

问答系统研究综述

问答系统是人工智能和自然语言处理领域中具有广泛发展前景的研究方向之一.早期的问答系统限定以自然语言形式进行提问和回答,近年来,随着多模态知识图谱、多模态预训练模型的发展,支持文字、图片、音频、视频等多种模态间信息查询的广义问答系统逐渐成为新的研究热点,其以多媒体方式展示结果,更加直观、全面.本文根据问答系统任务对象的变化,将问答系统划分为3种类型:专用问答系统、通用问答系统和多模态问答系统.分析了这3种类型的问答系统发展过程中所面临的问题,着重总结每个阶段所采用的关键技术与方法,同时对问答系统在工业上的应用进行了举例说明,并对未来研究方向进行了展望.     

基于Web的问答系统综述

微软小冰引发了问答系统的新一轮研究热潮。作为一种新型的信息检索方式,问答系统能直接以自然语言与用户进行人性化的交互。而基于Web的问答系统能通过搜索引擎获取开放的互联网上的各种相关信息,并将以自然语言形式表述的准确答案返回给用户,因此此类系统同时具有搜索引擎和问答系统的优点。首先,对基于Web的问答系统的研究背景与发展历史进行了概述;然后,详细介绍了基于Web的问答系统的架构及其问题分析、信息检索、答案抽取这三大关键技术的研究进展;在此基础上,分析了基于Web的问答系统所面临的问题;最后,对基于Web的问答系统的未来发展趋势进行了展望。     

基于粗糙集理论的中文知识问答的知识谓词分析

在基于知识的问答系统中,问句中的知识谓词信息分析结果将会对知识元组的整体匹配效果产生影响。中文短问句中的知识谓词的信息表达方式存在着不确定性,这些不确定性的表达增加了知识谓词分析的难度。从粗糙集理论的角度,提出了一种问句中的知识谓词的分析方法,对问句中的知识谓词的弱相关表达进行约简,使问句中与知识谓词强相关的表达词能更有效地与知识元组中的知识谓词匹配,进而提高系统 对知识谓词的整体分析能力。实验结果验证了新方法的有效性。     

问答系统研究综述

近年来,问答系统被大量广泛地研究。问答系统的目标是给定一个问题,能够得到简短、精确的答案。根据处理数据的不同,将问答系统分为三类:基于结构化数据的问答系统、基于自由文本的问答系统、基于问题答案对的问答系统。对这三大类系统的特点、面临的问题和相关的研究分别进行了叙述和总结。最后,讨论了问答系统未来可能的研究方向。     

一个标准中文问答系统的研究与实现

本文介绍了有关中文问答系统的一些研究.问答系统是第知识表示、信息检索、自然语言处理技术于一体的难度很高的研究课题.本文从问题处理、检索系统、答案抽取三个方面进行了详细说明,并提出了具体的实现方案.     

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。     

New Information Distance Measure and Its Application in Question Answering System

In a question answering (QA) system,the fundamental problem is how to measure tile distance between a question and an answer,hence ranking different answers.We demonstrate that such a distance can he precisely and mathematically defined.Not only such a definition is possible,it is actually provably better than any other feasible definitions. Not only such an ultimate definition is possible,but also it can be conveniently and fruitfully applied to construct a QA system.We have built such a system——QUANTA.Extensive experiments are conducted to justify the new theory.     

受限领域问答系统的中文问句分析研究

对用户所提问句的理解是受限领域问答系统实现的关键,该文提出一种基于本体和问句句型模板规则的中文问句分析方法,研究如何使用问句语义表征来表示问句分析的结果,将该方法应用于某受限领域问答系统中。实验结果表明,使用该方法进行中文问句分析,准确率达90%以上,可以在实际的问答系统中使用该方法。     

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。     

知识图谱问答领域综述

近年来,随着知识图谱的发展,利用给定的知识图谱数据自动得出人类自然语言问题的答案成为了时下的研究热点,诸如Siri和小爱同学的问答系统已经广泛投入使用.得益于深度学习的引入,该领域的各子课题虽然有所突破,但依然存在需要攻克的难点,例如多跳推理和策略组合等.本文从主流的构建方法为切入点,归纳总结该领域研究现状以及所面临的...     

基于网络的智能答疑系统的研究

基于常见问题答案库的答疑系统的基本设计方案是以固定问题答案对作为答案材料,该方案所提供的用户服务有限,限制了系统的答疑能力。本系统采用的基于网络的智能答疑系统是把蕴涵丰富学科知识的学科文档库作为部分知识库,与常见问题答案库相结合,采用布尔模型和向量空间模型相结合的检索模型实现在文档库中自动检索答案的策略。该系统里的知识得到了丰富,解答问题的面也扩大了,增强了系统的答疑能力和实用性。     

基于文档库的信息服务问答系统

当前信息环境下,非结构化文本是各类信息的重要组成部分,如何针对用户信息需求,从文本数据中快速提取所需信息,为用户提供快速高效的信息获取方式成了当前信息服务领域亟待解决的问题.该文基于语义检索以及抽取式文档阅读理解模型,研究了如何快速有效地从大型文档库中根据用户问题提取出所需答案信息的技术,构建了基于文档库的信息服务问答系统.对于解决当前海量信息环境下快速有效的帮助用户获取所需信息,提升信息服务效率具有重要意义.实验表明,该系统可以快速精确的定位用户所提问题的答案,帮助用户快速有效的获取所需信息.     

智能答疑系统中基于聚类的问题分类研究

研究了智能答疑系统中的问题分类。针对基于章节目录的分类方式过于依赖特定教材的不足,提出了基于关键词聚类的问题模糊分类方法。此方法基于关键词的语义,采用NERF算法对关键词进行聚类。并利用聚类有效性的方法来弥补此算法过于依赖初始值的不足。最后通过实例进行分析,说明此分类方法的可行性和对基于章节目录的分类方式不足的弥补。