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。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程，着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析，以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

中文问答系统中旬子相似度计算方法研究

句子相似度的计算是自然语言处理领域非常重要的基本问题,具有非常广泛的应用.在很多领域,句子相似度计算都是一个非常关键的问题,句子相似度计算存在着多种方法.对句子相似度的计算方法进行分类,介绍不同的句子相似度的计算方法并对其原理方法进行分析,给出它们的优缺点,分析指出中文句子相似度计算的研究难点及关键.     

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。     

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.     

基于概念图的中文FAQ问答系统

提出一种利用概念图计算问句相似度的方法,并在此基础上实现基于概念图的中文FAQ问答系统,在该系统中采用概念图的形式表示用户问句及在FAQ库中找到的候选问句集中的问句,通过改进的概念图语义相似度计算问句相似度,在候选问句集中找到相似的问句并将答案返回给用户。该系统能够自动更新和维护FAQ库。实验结果表明,与基于关键词的句子相似度相比,基于语义的句子相似度提高了问题匹配的准确率。     

问答系统中基于列表类问题的研究

本文简略介绍了中文问答系统的基本结构和实现过程,着重介绍了问答系统中的列表类问题的分析,以及答案抽取时所采取的模式匹配和基于语义相似的抽取方法。     

面向课程的中文FAQ自动问答系统模型

面向课程的中文FAQ自动问答系统作为网络教学平台中的子系统,可以实现课程自动答疑,具有较强的实用性,该类问答系统的FAQ库大都人工构建,费时费力,针对此种状况,本文提出一种新的问答系统模型,从"百度知道"自动获取不同课程FAQ库的问答对,并根据提出的融合语义词典和句法依存关系的句子相似度算法,实现学生问句与根据问句关键字向量得到的FAQ库检索子集中的问句之间的相似度计算,自动应答,其他情况采用人工解答,并更新FAQ库。实验结果表明,本系统模型,具备根据不同课程自动构建高质量FAQ库的能力,具备更高的应答准确率,具备不断增强答疑效果的能力,具有广阔的应用前景。     

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。     

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.     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生教百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库（FAQ）相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生数百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库(FAQ)相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

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。     

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.     

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。     

模式学习在QA系统中的有效实现

开放领域的问题回答(question answering)是自然语言处理领域中具有挑战性的研究方向.提出了一种基于模式学习实现问题回答的方法,核心思想是利用机器学习方法得到的答案模式获取问题答案.该方法优势在于：①模式学习完全自动化实现;②解决了目前普遍存在的模式约束性弱及答案缺乏语义类型限制等缺陷.在TREC测试集上的实验结果表明,它不但解决了简单模式所覆盖的问题集,同时也解决了需要较强约束性模式进行答案抽取的问题集,而后者的问题数目在TREC测试问题集中占约80%.     

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。