问答系统和浅层结构模式推理

首先给出了问答系统的定义,并对问答系统的历史进行回顾．然后对现有问答系统进行了分类,并对各类问答系统的性能及其所采用的核心技术进行了分析、总结．最后对问答系统的发展趋势进行了展望．在此基础之上,提出浅层模式推理理论,对问答系统的发展,进行了有益的探索．该理论综合了现有问答系统的优点,有望基于纯粹的文本知识,实现检索、理解、推理一体化的机制．     

一个基于金融混合数据的智能问答模型

智能问答系统（Question Answering System,QAS）是一种让人类通过自然语言与机器进行问答来获取信息的人机交互系统，是自然语言处理的一个集综合性与广泛性于一体的应用．现有的智能问答系统模型研究主要考虑单一型数据．然而，现实生活中结合表格和文本的混合型数据十分普遍，如金融领域的财务报表．本文对已有的财务报表智能问答模型进行改进并提出了一个新模型，该模型有更好的效果．     

基于概念和统计的问答系统实现机制

问答系统与搜索引擎相比答案精练准确、“噪音”较少．为此给出了基于概念和统计的问答系统实现机制．首先确定焦点类型和答案类型,对于不同类型的焦点实行分级概念扩充;以段落为基本单元,利用潜在语义分析技术获取相关文本段落;给出了问题与句子的匹配算法和基于问题相似度的答案抽取算法,通过对语料进行潜在语义索引和增加FAQ反馈,不断增强系统的回答能力．依此研制的大学概况问答系统获得了较好的效果．     

基于知识库的藏文问答系统研究

随着数据信息的海量增长,人们迫切需要在海量的数据中精准获取有用信息,为了解决这个问题,问答系统应运而生.现今,英文问答系统及中文问答系统取得了显著成绩,但藏文问答系统却鲜有人问津.作为一个多民族的国家,伴随信息化的高速前行,藏文问答系统的研究势在必行.文章通过对现有藏文分词、信息检索等技术分析,借用中英文问答系统成熟的模式,结合藏语语法的特殊性质,对基于FAQ库的藏文问答系统的构建进行分析研究.     

中文问答系统中语义角色标注的研究与实现

问答系统是信息检索的高级形式,也是人工智能领域研究的热点.为了提高中文问答系统的处理水平,在问答系统中应用了语义角色标注的思想.实验结果表明,语义角色标注可以有效地改善中文问答系统的性能.     

自动问答系统研究综述

自动问答系统是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了多种自然语言处理技术。本文综述了国内外自动问答技术的发展现状,对系统三个主要组成部分：问题分析、信息检索和答案抽取进行了深入的分析,通过比较,得出了自动问答系统运用各类技术之间的优势与不足。在此基础上,提出了自动问答系统的发展方向。     

领域问答系统答案提取方法研究

在特定领域问答系统中,领域知识直接影响问答效果．本文提出了一种领域问答答案提取方法,以问题分析得到问题查询、问题类型及答案类型为基础,借助领域知识检索获得答案提取候选段落．对于定义性问题,结合关键词加权权重计算方法及句子与问题语义相似度方法,对候选段落或句子与问题相关度排序,提取相关度高的句子或段落作为答案,对于数词或列表性实体问题,借助命名实体识别,提取与问题中心相关的领域实体作为答案．在云南旅游领域进行了答案提取实验,结果表明该方法具有较好的效果．     

基于Android的交通安全出行智能问答系统设计与实现

为有效普及小学生安全出行的交通规则及出行常识、从出行源上科学降低小学生交通事故发生率,基于Android平台并借助AndroidStudio开发工具,开发面向小学生交通安全出行的智能问答系统。在对智能问答系统的基本功能、运行实现原则、辅助功能等进行细致分析的基础上,设计智能问答系统的逻辑框架和物理框架;在此基础上,分析智能问答系统的开发语言环境与关键技术,设计智能问答系统的实现步骤与程序;最后,优化设计智能问答系统运行主界面、启动界面、桌面图标,并通过盐城市亭湖区某实验小学的推广应用,表明设计的智能问答系统不仅可以提高小学生学习交通安全知识的兴趣,还可以较为流畅、准确地实现与小学生的正常对话以及交通安全出行问答,有利于降低小学生交通事故发生率。     

专用领域自动问答系统模型

介绍了一般问答系统的技术和方法,同时,为了提高问答系统的精确度,提出了专用领域问答系统模型,其核心是专业词典库(Thesaurus)的应用(专业词典库包含了结构化的领域专业词汇),在此基础上构建了建筑学与教育领域的问答系统.并应用MRR(Mean Recip-rocal Rank)评估方法,在建筑学领域进行了实验,结果显示:相对于关键词检索方法,应用此方法的系统在性能上取得了近10%的改善.     

中文问答系统的研究

介绍了有关中文问答系统的一些研究.问答系统是集知识表示、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.     

Automatic Question Answering from Web Documents

A passage retrieval strategy for web-based question answering （QA） systems is proposed in our QA system. It firstly analyzes the question based on semantic patterns to obtain its syntactic and semantic information and then form initial queries. The queries are used to retrieve documents from the World Wide Web （WWW） using the Google search engine. The queries are then rewritten to form queries for passage retrieval in order to improve the precision. The relations between keywords in the question are employed in our query rewrite method. The experimental result on the question set of the TREC-2003 passage task shows that our system performs well for factoid questions.     

基于特定问题类别的汉语问答系统查询扩展

针对汉语问答系统的特点,提出一种通过统计问答对方式获得各种问题类别的关联词,并根据类别关联词进行查询扩展的方法.在计算问题和答案文本相似度时,实现了一种基于最小匹配距离的计算方法,该方法充分考虑了查询词及查询扩展词在文本中的词频及位置分布信息.实验结果说明在汉语问答系统答案文本检索中,按照问题类别关联词进行查询扩展比未进行查询扩展在性能上有很大的改进.     

Design and Implementation of FAQ Automatic Return System Based on Similarity Computation

FAQ （frequently asked question） is widely used on the Internet, but most FAQ＇s asking and answering are not automatic. This paper introduces the design and imple mentation of a FAQ automatic return system based on semantic similarity computation, including computation model choo sing, FAQ characters analyzing, FAQ data formal expressing, feature vector indexing, and weight computing and so on. According to FAQ features of sentence length short, two mapping, strong domain characteristics etc. Vector Space Model with special semantic process was selected in system, and corresponding algorithm of similarity computation was proposed too. Experiment shows that the system has a good performance for high frequent and common questions.     

基于多级检索的自动问答系统研究

问答系统通过采用自然语言处理技术,用简洁准确的语言回答用户用自然语言提出的问题。文中设计并实现了一种基于本地知识库和网络检索的中文问答系统,利用知识共享平台构建大规模的真实用户问题知识库,通过对知识库和网络资源的多级检索,使用句法分析和实体识别对答案进行抽取,有效提高了问答系统的响应速度和准确率。     

结合问题-关系注意力和特征视图匹配的关系检测方法

问答系统作为信息检索的一种高级形式,已成为人工智能和自然语言处理领域中一个备受关注的研究方向。本文聚焦于知识图谱问答(Knowledge Graph Question Answering, KGQA)研究中的关系检测,针对现有方法中未能较好兼顾全局语义和局部语义信息,以及复杂问题准确率不高的问题,提出了一种结合问题-关系注意力和特征视图匹配的关系检测方法。该方法从问题和知识库中提取多粒度的特征,将提取特征构造成特征对视图作为关系检测模型的输入,视图内部利用双边多视角匹配(Bilateral Multi-Perspective Matching, BiMPM)进行比较匹配,得出关系预测结果。为验证本文提出的方法,在SimpleQuestions、WebQSP数据集上,与6种主流基线方法进行对比实验,本方法的准确率分别提升3.42个和0.45个百分点。     

浅谈科研工作中如何进行信息检索

信息检索是科研工作中必不可少的工作之一。对科研工作中如何进行信息检索进行了探讨,包括分析检索课题、选择检索系统和数据库、确定检索词、编写检索提问式、实施检索并调整检索策略直至获取检索结果。     

浅析文本检索关键技术

文本检索技术是重要的现代信息检索技术之一。以文本信息检索过程的文本处理、搜索模型、查询处理和用户界面4个主要环节为基础,简单归纳、分析了文本检索各技术环节的具体内容及其特点。     

基于集合论的中文问答系统查询扩展

在汉语问答系统中,当用自然语言问句进行文档检索时,由于问句比查询词包含更多的语义信息,因此必须进行查询词扩展以提高信息检索的性能.通过分析已有的查询扩展方法,提出了基于集合论的查询扩展新方法.它结合了3种传统的查询扩展方法:语义词典法、自动相关反馈法和问题类型词.实验结果表明该方法在Web检索方面是有效并且优于传统的方法.     

Query expansion based on semantics and statistics in Chinese question answering system

In Chinese question answering system, because there is more semantic relation in questions than that in query words, the precision can be improved by expanding query while using natural language questions to retrieve documents. This paper proposes a new approach to query expansion based on semantics and statistics Firstly automatic relevance feedback method is used to generate a candidate expansion word set. Then the expanded query words are selected from the set based on the semantic similarity and seman- tic relevancy between the candidate words and the original words. Experiments show the new approach is effective for Web retrieval and out-performs the conventional expansion approaches.     

文献检索延伸教学在提升医学专业学生信息技能中的应用

分析了普通文献检索教学方式的不足,提出了文检教学的延伸教学方式,如建立文献检索教学的网站、建立交流空间、嵌入医学专业教学活动、建立医学网络导航、及时解答学生的咨询等。