面向高考咨询问答系统的问句分类研究

为建立一个高质量的问答系统,在建立高校信息知识图谱的基础上,提出一种在问答系统领域进行问句分类的方法,并构建了新的分类模型:基于改进的支持向量机模型、融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)模型和BERT-BiLSTM相似度计算模型,并与BERT微调模型作比较.研究结果表明,本问句分类方法...     

基于知识图谱的抑郁症自动问答系统研究

抑郁症患者对自身认知的不足以及早期筛查方法的缺乏导致很多患者在治疗时就已经是重度抑郁障碍,为改善现状,本研究从抑郁症论文摘要中抽取其知识三元组,构建抑郁症知识图谱,并基于抑郁症知识图谱,开发自动问答系统.该问答系统可以将用户输入的问题进行中文分词,然后用BiLSTM+CRF模型识别问题中的医学实体,再根据模板匹配理解问题中的语义,在所建构的抑郁症知识图谱中查询到对应的答案,以自然语言的形式返回给用户.实验结果表明,基于抑郁症知识图谱的自动问答系统可以有效回答抑郁症相关的问题,具有较高的准确率和使用价值.     

基于认知图谱的智能问答系统推理模型研究

目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型.依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了"问题-关系"一对一的认知图谱问答系统模型.最后通过将问答问题划分为简单问题与复杂问题分别对问题进行处理,其中简单问题运用BERT+ CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Conditional Random Field)模型进行模板匹配;针对复杂问题运用Node2vec生成子图后用GCN(Graph Convolutional Network)推理模型进行推理,将得出的答案作为输出结果.最后对所提出的模型通过井下作业领域进行了实验,结果表明认知图谱问答模型优于其他算法模型.     

知识图谱技术进展及展望

随着大数据的发展,知识图谱（Knowledge Graph）关键技术及其应用成为人工智能最热门的研究领域之一。本文从知识图谱的定义、架构以及常见的知识库出发,对知识图谱构建的知识表达和知识自动获取技术进行总结和回顾,讨论其研究要点和发展趋势,介绍知识图谱技术常见的应用场景,并结合本团队的研究对知识图谱的发展趋势进行展望。     

西南少数民族文化旅游汉英翻译现状调查及思考

少数民族文化旅游以其独特的文化魅力吸引着中外游客。而旅游汉英翻译在宣传介绍少数民族文化、吸引外国游客、增加游客满意度等方面有着重要的媒介功能。少数民族地区旅游业的兴旺尤其是涉外旅游的迅速发展,对民族文化旅游英译工作提出了新的要求。然而,实际的翻译现状却不容乐观。本文通过对西南地区（云、贵、川）少数民族文化旅游汉英翻译现状的分析,提出了改善和规范民族文化汉英翻译的相应对策和建议。     

基于BERT模型的景区评论情感分析

随着旅游经济的到来,游客们更加关注旅游体验,本文采用BERT文本情感分析模型以及网络文本分析方法,以苏州拙政园景区为研究对象,爬取并整理携程网中游客对景区的评论信息。利用Python软件建立改进的BERT情感分析模型,训练集与测试集M值达0.94,同时针对负面评论信息使用社会和语义网络,分析游客的旅游体验特征,对景区存在的问题提供一定建议。     

旅游电子商务系统中的个性化信息服务研究

Web数据挖掘是实现Web个性化服务的关键技术之一，通过对游客行为（兴趣）的分析建立相应的模式，根据模式为用户提供个性化服务，其中基于CRM理念的电子商务可以说是旅游电子商务发展到成熟阶段的必然要求。本文从CRM的概念入手，分析了CRM引入旅游电子商务的必要性，探讨了CRM在旅游电子商务中的应用，并阐述了实施基于CRM理念的旅游电子商务的关键点。     

基于自然语言处理的旅游景区智能讲解系统研究

智慧旅游建设的目的是要用新一代信息技术提升旅游服务水平和改善游客旅游体验。针对现有的旅游景区电子讲解系统缺乏自然语言互动交流能力的问题,研究一种基于自然语言处理和本体知识检索技术的旅游景区智能讲解系统,以便旅游景区能为游客提供自然语音对话式的个性化智能讲解服务。笔者设计了系统的物理架构和逻辑架构,然后分析实现文本向量化处理、命名实体识别、对话策略管理和讲解知识检索等关键技术,最后通过开发、测试系统原型,验证了系统的可行性。     

基于CSSCI的国内乡村旅游研究可视化分析

基于科学知识图谱理论,以CSSCI（1998－2012）收录的乡村旅游为主题的全部文献为数据样本,利用CiteSpaceⅡ绘制国内乡村旅游研究的关键词、发文作者与机构、被引作者、被引文献的知识图谱,发现国内乡村旅游研究热点和前沿、核心作者和机构、有影响力的学者、文献,及乡村旅游研究知识基础演化路径,为乡村旅游研究提供重要参考。     

基于ontology的智能答疑系统的研究

在受限领域自动问答系统中,用户问句的语义理解是提高查询效率的关键。提出了一种基于本体的自动问答系统模型,对领域知识本体的构建进行了研究。利用本体中丰富的语义关系,对用户的问题查询请求进行语义扩展,提高问答系统的准确性。     

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。     

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。     

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．     

民族旅游与社区教育:以大寨红瑶为例

通过广西龙胜大寨红瑶个案,分析了民族旅游对社区教育的影响,认为民族村寨传统的教育观念和文化传承方式都发生了大的变迁,同时,面临消失的传统文化在旅游中得到了复兴,红瑶人的价值体系也在旅游开发中被重新建构。     

桂西北旅游扶贫开发研究——以巴马瑶族自治县旅游扶贫为例

以巴马瑶族自治县为代表的桂西北是广西境内裸露石山面积分布最广、最集中的区域,生存条件差,气候恶劣,也是广西最为贫穷落后的地区.但这样的地貌特征,蕴藏着丰富自然风光和纯朴的民俗风情,具有巨大的旅游开发潜力.因此,将恶劣的生存环境转变为旅游开发的优势,在生态环境保护的基础上,大力开发本土民俗文化旅游资源,加强自然生态景区的管理和建设,以旅游扶贫的方式带动地方经济的发展,对贫困地区脱贫致富有着重要的意义.     

基于WEB的在线答疑系统的设计与实现

根据登录者的身份，基于WWW技术的在线答疑系统设计为三大模块：学生模块、教师模块和系统管理员模块，它们可分别完成提问、回答和版务管理等功能．还探讨了系统主要的实现技术。     

基于Blog的异构在线答疑平台的设计

通过对现有博客和微博系统的异构,设计了一种基于博客、微博的异构在线答疑平台,从而为加强师生互动、学生互动、深入理解和掌握相关知识、提高教学质量提供了一种简捷有效的途径和手段.     

基于B/S架构的城市桥梁管理信息系统

介绍了基于B／S架构的广州市城市桥梁管理信息系统。包括系统开发目标、系统总体设计和各个子系统(地理信息系统,数据库管理子系统,路网级管理子系统,项目级管理子系统)的功能描述,并通过对比的方式对系统开发中使用的关键技术和实现方法进行了论证,指出了各自的优缺点和适用范围。同时结合项目的具体情况提出了适宜的技术方案．     

精英脱离：民族村落旅游发展中的困境--以北川青片乡羌族村落旅游发展为例

民族村落旅游产生于旅游资源和旅游开发条件比较薄弱的民族地区,其发展往往得益于社区精英的资金和人力资本投入。北川青片乡羌族村落旅游发展表明,精英脱离有着内在的机制,它导致了民族村落旅游人力资本和资金资本的流失以及旅游发展控制权的丧失。精英脱离的原因主要包括民族村落旅游发展所形成的个体贫富差距、社会信任度下降、民族文化的独立商业化和地方政府的不当干预。为此,应从实施民族村落旅游小规模的发展、建立民族村落旅游合理的分配制度、加强旅游发展与当地居民生产的融合、完善民族村落旅游发展中的传统文化传承与保护措施四个方面来走出精英脱离困境。