多媒体咨询系统

一、咨询工作 自从电脑问世以来,人们开始利用电脑来担负咨询工作。可是,这种咨询系统只不过将咨询信息全部以文字或图形的形式存入电脑而已,使用的时候就象在图书馆查阅索引卡似的。电脑是不会说话的,这样一来在许多场合咨询人员还是不可缺少。 直到进入九十年代,多媒体技术突飞猛进地发展起来,电脑也能开口说话唱歌了,这才为电脑在咨询业的应用带来新的机遇。     

基于本体的航空领域问答系统

该文设计并实现了基于本体的航空领域问答系统,该问答系统采用面向领域本体的问题分类方法和结构化语义信息提取方法,将自然语言问题转换为SPARQL查询语句,在本体知识库中检索答案。实验结果表明,该系统能够处理该领域内的大部分常见问题,取得了82.97%的平均准确率。     

基于本体的旅游网络评论情感分析与预警系统

挖掘旅游海量评论信息,智能分析用户情感,从而改进旅游产品和服务,是旅游电子商务成功的关键。论文从旅游网络评论信息出发,研究微博情感词汇本体的构建和基于贝叶斯分类算法的情感分类,实现了一个基于本体的旅游网络评论情感分析和预警系统。系统不仅节省了大量人力和物力,而且对制定合理的旅游政策具有一定的参考价值。     

基于本体的查询系统研究

该文对查询系统做了深入的研究,提出了一种基于本体的智能查询系统的形式化模型,并且对系统的具体运行过程进行了详细的分析。该模型充分考虑了用户查询的语义信息,并且引入了本体环境和用户查询环境来对系统进行建模。将用来对数据库的语义信息进行描述的本体层引入到异构的、分布式的数据库系统中,在方便用户进行查询的同时增加查询结果的相关性和用户满意度。同时,系统能够及时地反映数据库信息的动态变化。     

基于本体的文档自动分类系统的研究

讨论了基于本体的文档自动分类系统的意义,给出了系统的框架。利用现有的文档自动分类技术,结合领域本体的分类词汇为文档建立索引。研究人工分类、机器学习分类的结合方法,提出基于“分类一使用一调整”逐步求精的分类方法。结合企业知识管理需求,开发了原型系统,进行了初步验证。     

一种基于案例的合同纠纷咨询系统

介绍一种基于案例的合同纠纷咨询系统。针对法律领域推理的特点,将基于案例的推方法引入到系统中,其与基于规则的推理方法相结合。     

基于本体的项目和领域专家匹配原型系统*

设计和实现了一个基于本体的项目和领域专家匹配原型系统。首先在集成基于点和基于边的语义相似度计算方法的基础上,提出一种计算两棵树型概念结构中两个概念节点之间以及两棵树型概念结构之间的语义相似度的方法;然后以项目文档和领域专家文档匹配为实例,按照相似度大小排序,为一个项目选择合适的评审专家。测试结果表明,所提出的方法及实现的系统原型可以在较大程度上拟合人工判断,获得较高的准确率和召回率,为评审项目时选择合适的领域专家提供了一个新的思路。     

基于主动推送的专家咨询系统开发

在互联网快速发展的局势下,借助不同领域专家知识可以快速解决工作中遇到的问题。本文在查阅大量资料的基础上,根据专家咨询系统要求,构建了咨询系统三层架构及系统结构,定义了数据表和数据操作流程,完成了结构设计和功能模块划分,建立了各数据库实体联系图和逻辑结构。采用PHP脚本语言、MySQL数据库、JSP、HTML和CSS技术,实现了专家咨询系统基本功能。     

老年医疗保健电脑咨询系统

一、引言随着科学技术的发展,人民生活水平的提高,老年人口将日益增多,参加“人口老龄化政策与前境”国际会议的专家强调指出:要正视人口老龄化的挑战。     

基于JSP的商场咨询导购系统的设计

现代社会,信息科技在人们日常生活中应用得越来越广泛。商场购物咨询导购系统使用计算机技术为商家和客户之间建立高效的信息沟通的渠道,既实现了对商场和商家的宣传作用,同时也节约了客户的时间,让客户享受快捷的购物体验。本文主要介绍了以JSP为编程语言,采用B/S结构,与MySQL数据库技术相结合的商场咨询导购系统的设计,实现了商场导购的功能。     

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...     

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。     

问答系统中问句分类方法研究综述

问答系统作为信息检索的一种高阶形式,能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务,在给定一个问题后,会相应地给出准确的答案,这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节,是问答系统中尤为重要的一部分,其分类精度会直接影响到问答系统的性能。近些年来,机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展,其在问句分类上具有较强的可行性和优越性。为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析,阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点,并对未来的研究和发展方向做了初步展望。     

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.     

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...     

本体论在自动问答系统中的应用

研究了本体论在面向领域自动问答系统中的应用。探讨领域本体的描述方法,归纳了领域本体空间上的推理公式,加强了领域本体的推理能力。提出了基于本体来组织问句的方法,并探讨在基础上分析问句的方法,并利用本体向量来来联系问句实例和领域知识,达到问题和答案的连接,为领域自动问答系统服务,实验证明,本体能有效地用于自动问答系统。     

基于招生领域自动问答系统的问题理解的研究

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。该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。