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.     

自动问答综述

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,它综合运用了各种自然语言处理技术。本文介绍了自动问答技术的发展现状和自动问答系统中常用的技术。自动问答系统一般包括三个主要组成部分:问题分析、信息检索和答案抽取。本文分别介绍了这三个主要组成部分的主要功能和常用的方法。最后还介绍了自动问答系统的评价问题。     

基于事例推理的中文自动问答系统研究

针对自动问答系统,介绍如何用事例推理模型(CBR)来解决中文自动问答问题。提出了范例文档库的表示结构,关键词的抽取方法,候选答案集的检索策略,最终答案的抽取算法,以及对答案的修正方法等。通过理论和实验分析表明,该模型运用在自动问答系统领域是可行的和具有广大的发展空间的。     

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.     

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。     

基于自动问答系统的信息检索技术研究进展

自动问答是根据用户以自然语言提出的问题给出一个明确的答案。近年来,自动问答越来越受到信息检索和自然语言处理的研究者的关注。典型的自动问答系统通常包含问题分析、文段检索和答案选择等部件。介绍了自动问答的最新研究进展和相关国际会议情况,着重阐述问题分类、查询扩展、文段检索和答案选择这四个热点技术的主要功能和常用方法,最后提出存在的一些问题和展望。     

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。     

中文问答系统中答案抽取的研究

答案抽取是开放领域问答系统中的关健部分,主要由检索结果句子的重排和最终候选实体的抽取构成.通过把依存分析到引入到这两个步骤中,并结合改进的关键词密度算法,增强了对句法和语义知识的利用和系统的鲁棒性,在实验中答案抽取的效果明显提高.     

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。     

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．     

分布式自动答疑系统

作为远程教育中的重要组成部分,自动答疑系统允许用户以自然语言进行提问,并返回一个简洁、准确的答案。在HADOOP框架下,采用改进的编辑距离算法对汉语句子的相似度进行计算能够使自动答疑系统更加快捷以及智能化。     

Semantic Computation in a Chinese Question-Answering System

This paper introduces a kind of semantic computation and presents how to combine it into our Chinese Question-Answering (QA) system. Based on two kinds of language resources, Hownet and Cilin, we present an approach to computing the similarity and relevancy between words. Using these results, we can calculate the relevancy between two sentences and then get the optimal answer for the query in the system. The calculation adopts quantitative methods and can be incorporated into QA systems easily, avoiding some difficulties in conventional NLP (Natural Language Processing) problems. The experiments show that the results are satisfactory.     

自动问答系统中的问题理解研究

问题理解是问答系统的首要的分析工作,分析的结果对后面的处理,以至找到问题的正确答案都有很大的影响。本文将对常规的问题理解方法进行改进,从而使系统能够较准确地回答用户的提问。实验证明新的方法对提高系统性能有显著作用,尤其针对性强、意思表述清晰的提问,回答准确率有很大提高。     

面向OWL知识的问答系统:Agile

在清华大学973汉语树库的基础上,根据汉语词汇的句法功能分布状况,构建了句法功能分布知识库。在构建的句法功能分布知识库基础上,使用CABOSFV(Clustering Algorithm Based On Sparse Feature Vector)聚类算法,从中挖掘了汉语词汇的类别知识,并对这些类别知识逐一进行了分析。     

自动答疑系统知识库文本的索引研究

该文从传统的基于FAQ库自动答疑系统的知识库存储及检索方式的不足出发,提出了知识库文档预处理及建立倒排索引结构的方法。对倒排索引文档进行重组及性能进行优化,初始化了文档的权重,提高了文档内容的检索速度。     

基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统

与传统的搜索引擎相比,自动问答系统支持自然语言提问,返回给用户一个简短而准确的答案,是自然语言处理领域的一个研究热点。文中介绍了一种基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统,它利用常见问题库和两大搜索引擎,快速准确地回答用户的问题,更加智能化地满足用户的检索需求。     

面向OWL知识的问答系统Agile

介绍了一个面向OWL知识的问答系统Agile,并重阐述了其在问题规范和知识索引方面的技术方案。为了得到合适的映射单位,Agile系统定义了两个数据结构用于规范问题和OWL本体知识字典,并借助自然语言处理工具和OWL解析工具将两种源知识进行了形式化。实验分析表明:与现有网络问答系统相比,Agile系统能够处理的问题领域和形式更加丰富。     

基于受限领域自动问答系统设计

自动问答系统的设计一直是自然语言处理领域的研究热点。尤其是在受限领域,基于问题库的问答系统具有准确、快捷和高效等优点。该文设计了一种融合社交网络技术的基于《计算机网络》课程的自动问答系统,其问答库的构建采用了VSM模型。实验证明,该系统具有较高的准确率,有一定的推广意义。