浅层语义分析及SPARQL在问答系统中的应用

为了解决受限域问答系统中答案抽取的问题,提出了一种基于浅层语义分析的问答系统模型。该模型以自然语言为接口,利用医院信息本体,采用浅层语义分析技术,由语义块定义规则和语义块判定规则,首先生成问句向量,然后利用SPARQL查询技术,在本体中进行查询,从而得到答案。实验表明该方法可行,对自动问答系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值。     

基于最大熵模型的汉语问句语义组块分析

问句分析是问答系统的关键,为降低问句完整语法分析的复杂度,该文应用浅层句法分析理论,采用问句语义组块方式来分析问句。以“知网”知识库为基础,提取和定义了表达汉语问句的6种语义块,定义了语义组块最大熵模型的特征表示,通过最大熵原理实现了语义组块特征抽取和特征选取学习算法,并以模型为基础实现了真实问句的语义块的标注,从而为在语义层面上理解汉语问句奠定了基础。实验结果说明最大熵模型应用于汉语问句语义组块分析具有较好的效果。     

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.     

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。     

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...     

基于改进词向量的石油文档语义关系识别

语义关系识别是对文档进行处理识别出包含的语义关系的过程,是构建本体重要组成部分之一.在石油领域本体的构建过程中,由于石油领域的文档具有组合词多的特点,语义关系识别更加困难.目前使用的语义识别算法主要是基于关联规则的识别算法,但此类算法没有领域针对性.通过分析石油文档的特点,提出一种基于改进词向量的石油文档语义关系识别算法,以连续词袋（Continuous Bag-Of-Words,CBOW）模型为基础,对石油专业术语进行扩展训练,引入负采样和二次采样技术提高训练准确率和效率,利用向量特征训练支持向量机（Support Vector Mechine,SVM）分类器进行语义关系识别.实验结果表明,该方法训练的词向量能够准确识别石油领域的语义关系,在石油领域具有明显的优势.     

基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型

当前将本体引入到语义虚拟环境的研究,只是将领域本体的可视化信息用本体表示,并未发挥本体本身具有的优势。为此,提出一种基于本体的语义虚拟环境查询与推理模型。利用OWL语言统一描述虚拟场景图形内容与语义信息,并分别对两者进行查询,在图形内容查询过程中引入本体的推理方法推理出隐含的图形内容信息,然后查询需要的信息。在语义信息查询时引入语义搜索方法,利用基于语义距离计算本体概念相似度的方法计算语义虚拟环境本体中类之间的相似度,搜索与被查询实例语义相似度最大的实例,并借助推理找出其间的关系。对语义虚拟家具商店进行本体的查询与推理,结果证明了该模型的可行性。     

面向问句复述识别的语义正交化匹配方法研究

问句复述识别任务旨在判断两个自然问句的语义是否等价。问句的语义理解与交互是解决该任务的关键因素。现有工作通常基于问句的语义级编码,通过融合或交互的方式,抽取问句的浅层语义特征,以此支持复述问句之间的语义计算。但是如果能找到两个问句的相同点和不同点,就可以基于这些信息得到更为准确的判断结果。基于此想法,该文提出了语义正交化匹配方法,将语义正交化引入到问句复述识别任务中。通过语义正交化方法将每个问句拆分为与另一个问句的相似表示和差异表示,这不仅丰富了问句的语义表示,而且实现了问句的多粒度特征语义融合。该文在中文数据集LCQMC和英文数据集Quora上进行实验,证明了语义正交化匹配方法在问句复述识别任务中的有效性。     

基于改进语义熵最大化模型的服务发现算法

语义匹配与发现是语义Web的核心内容之一。提出一种新的基于语义熵的服务发现与匹配算法。该算法通过引入语义熵的概念,把最大熵原理运用到语义识别与匹配领域,并对传统的熵最大模型进行了经验修正。通过实验对比分析,可以看出修正后的最大熵模型在服务发现计算方面具有较好的性能,该模型在一个真实的中文语义Web的语义识别项目中得到了应用,也体现出较好的精确度和性能。     

基于问题分析的旅游咨询系统

针对咨询系统缺乏对问句的语义分析,提出在汉语框架语义知识库的基础上,利用语义Web语言,对旅游中有关交通的问句进行语义分析,并利用旅游本体知识库对答案进行抽取和处理。给出一种问题分类的新方法,结合传统分类与本体分类的方法,以及汉语框架语义知识库,提高了问题识别的效率。