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.     

基于潜在语义分析的汉语问答系统答案提取

为了解决在汉语问答系统答案提取时,由于词的同义或多义现象而导致的“漏提”或“错提”等问题,提出了一种基于潜在语义分析（LSA）的问题和答案句子相似度计算方法．它利用空间向量模型作为问题和句子的表示方法,借助于潜在语义分析理论,对大量问答作句子语料统计分析,构建了一个潜在的词一句子语义空间,从而消除了词之间的相关性,并在语义空间上实现了问题与答案句子相似度计算,有效地解决了词的同义和多义问题．最后结合问题类型和相似度计算结果,对汉语基于事实的简单陈述问题进行了答案句子提取实验．答案提取的MRR值达到了0．47,明显优于空间向量模型．结果说明该方法具有很好的效果．     

基于潜在语义分析的信息检索

潜在语义分析是一种用于自动实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。文章介绍了基于潜在语义分析的文本信息检索的基本思想、特点以及实现方法。     

基于语义的智能答疑系统关键技术研究

提高答疑的智能性是目前答疑系统研究的重点,为此提出一种语义消歧算法SDA(Semantic Disambiguation Algorithm),它可以更好的解决一词多义的问题。在此基础上提出一种基于语义的问题相似度算法SQS用于提高答疑系统中问题与答案的匹配准确度,实验表明,这种算法提高了答疑的准确性和智能性。     

基于语义的智能答疑系统关键技术研究

提高答疑的智能性是目前答疑系统研究的重点，为此提出一种语义消歧算法SDA（Semantic Disambiguation Algorithm）．它可以更好的解决一词多义的问题。在此基础上提出一种基于语义的问题相似度算法SQS用于提高答疑系统中问题与答案的匹配准确度，实验表明，这种算法提高了答疑的准确性和智能性。     

基于Q/A与文档库的智能课程答疑系统

评价智能答疑系统优劣的重要指标是准确率和召回率.系统结合Q/A库和文档库搜索技术的优势实现,利用成熟的Q/A技术回答常见问题,保证了系统的准确率和高效率.利用智能文档搜索技术解答非常见问题,提高了系统的召回率,又因为事先对文档作了预处理,使搜索效率明显提高.同时系统基于课程开发,关键词的词汇量少而精确,使得语义理解的处理得以简化.     

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。     

基于本体的智能答疑系统的研究与实现

答疑系统是现代远程教育不可缺少的一个组成部分.针对目前答疑系统在知识共享和问题求解精确性方面的不足,提出了一种基于本体的智能答疑系统模型.该模型对于学生输入的问句,利用浅层语义分析技术,首先生成问句向量,再利用SPARQL查询语言,在本体库中查找答案.分析与研究了该系统所涉及的关键技术,以计算机应用基础课程为例,构建课...     

潜在语义分析理论及其应用

潜在语义分析(Latent Sereantic AnMysis,LSA)是一种用于自动地实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。在技术上,它同向量空间模型类型类似,都是采用空间向量表示文本,但通过SVD分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。将着重介绍LSA方法的基本思想、特点、实现方法,以及基于LSA思想的具体应用。     

智能答疑系统中语义网的研究与应用

目前答疑系统大多以关键词匹配为基础,而智能答疑系统是在此基础之上,增加了对语义的理解.文中讨论了专业领域义原的抽取、语义网和语义树的建立,并且就语义关系在智能答疑系统中的角色做了阐述.最后,实现了一个原型系统,通过增加对语义关系的理解,取得了比较好的测试结果.     

智能答疑系统中搜索技术的研究

描述了智能答疑系统中问题搜索的基本过程,并分析了知网在搜索中的应用，针对题库结构的特殊性,采用了基于文本段的向量空间搜索模型,对传统的TF-DF公式做了改进,并使用局部相似度和全局相似度相结合的方法实现搜索结果的排序。     

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。     

基于深度学习的智能问答系统综述

在科技发达和信息爆炸的时代,如何从海量数据中准确地提取所需信息已成为人们研究的目标.问答系统作为解决此问题的重要途径之一,其主要通过对已有数据信息进行检索和分析,并最终返回问题答案或其他相关信息.近年来,深度学习的革命性发展给问答系统带来了长足的进步,序列到序列的模型,端到端的模型以及最近流行的预训练,都给问答系统留下无限的发展空间,但其仍面临许多挑战.本文首先对问答系统的发展进行简要介绍,接着将问答系统按照3个不同角度进行分类,并对相关数据集、评测指标和各类问答系统的主流技术进行阐述,最后对问答系统面临的问题和未来的发展趋势进行讨论.     

基于领域本体智能答疑系统的设计

答疑系统是远程教育系统的重要组成部分,针对传统答疑系统功能相对简单而且无法得到理想的答案等特点,提出一种基于领域本体智能答疑系统的设计。文章首先提出智能答疑系统的模型,并进行领域本体和问句语料库的构建研究,同时利用分词处理和关键词扩展技术进行问句查询的扩展,最后通过语句相似度的匹配方法,提升系统查询的准确率。     

一种实用智能答疑系统的设计与实现

根据远程学习方式的特点,在兼顾智能化程度与开发成本间的平衡的基础上,提出了一个基于自然语言提问的实用的智能答疑系统实现方案,并分析和研究了其中涉及的关键技术:根据专业词库和常用词库进行自动分词;设计关系词典开展语义分析;采用改进的TF-IDF函数;结合空间向量模型和布尔模型的搜索技术;采用数据挖掘等.     

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Ontology的多Agent智能答疑系统模型研究

针对目前智能答疑系统在知识共享、知识重用以及问题求解查全率和查准率方面的不足,提出了基于Ontology的多Agent智能答疑系统模型。该模型首先需要建立基于Ontology的问题解答知识库,然后对用户输入的问题进行关键词拆分、本体交互和语义扩展等,并在问题解答库中进行查询,得到合适的问题答案。与同类答疑系统比较,在知识共享、知识重用以及问题答案的精确定位与表达有了较为明显的改进。     

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。     

基于语义计算的公交移动问答系统

为解决外来旅客公交问询困难的问题,本文利用模式匹配、编辑距离计算、语义计算、自动问答等技术,实现了基于自然语言问答的公交移动问答系统。本文在抽象公交节点的基础上引入站点概念词,对站点关键词进行扩展、消除问询歧义,把公交线路抽象成线路节点网络模型,引入查询日志记录快表辅助问答,借助手机短消息业务实现了双向向传输。实验结果表明,该系统达到了预期效果。     

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...