基于多层策略的校园智能问答系统

针对高校校园这一应用领域,设计并实现了一种基于多层策略的校园问答系统.提出了校园知识的3种类型,即服务型知识、常见问题型知识及文本检索型知识.针对不同类型的知识,建立了特定服务查询、常见问题查询和自由文本检索多级策略的问答系统模型,逐级匹配查询问句的答案:特定服务查询通过模式匹配将问句转换为服务接口;常见问题查询通过特征关键词提取、问题分类和问句相似度计算算法将问句与常见问题库中的问题-答案对匹配;自由文本检索对全文检索引擎solr返回的候选文档进行答案抽取,获取答案段落.性能测试表明:对80%以上的查询问句,若问题相关知识存在于系统中,则系统都能给出满意的答案.     

基于问句相似度的本体问答系统

本体问答系统需要实现从自然语言问句到本体查询语句的转换,目前的解决方法主要有自然语言接口和问句相似度方法。针对现有问句相似度方法在本体问答系统中应用的不足,设计了改进的相似度计算方法。通过建立常问问题的查询模式集合,综合考虑问句的统计、语义、结构特征计算目标问句的相似度,分别以自动选择和用户交互两种方式选择目标问句的查询模式,并将其转换成实际SPARQL查询语句,最终检索本体及抽取出答案。两种方式的准确率分别为83.8%和92.1%。     

基于卷积神经网络的自动问答

自动问答是自然语言处理领域中的一个研究热点,自动问答系统能够用简短、精确的答案直接回答用户提出的问题,给用户提供更加精确的信息服务.自动问答系统中需解决两个关键问题:一是实现自然语言问句及答案的语义表示,另一个是实现问句及答案间的语义匹配.卷积神经网络是一种经典的深层网络结构,近年来卷积神经网络在自然语言处理领域表现出强大的语言表示能力,被广泛应用于自动问答领域中.本文对基于卷积神经网络的自动问答技术进行了梳理和总结,从语义表示和语义匹配两个主要角度分别对面向知识库和面向文本的问答技术进行了归纳,并指出了当前的研究难点.     

基于本体的受限领域问答系统研究

鉴于使用本体表示知识利于知识的重用及推理,提出基于本体知识库的受限领域问答系统(QA)框架,该框架可以方便地根据本体知识库和问句语义表征抽取答案.定义了本体的结构,以某医疗领域的本体为例分析本体元素之间的抽象关系;描述问句语义分析的方法,给出答案抽取的相关技术;分析问句类型,给出对应的问句语义表征和答案抽取策略.以某医疗领域的问答系统为实验平台,封闭测试F值为83.86%,开放测试F值为76.04%,效果良好.     

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．     

基于平均信息熵的中文问句关键词提取

关键词提取是问答系统中问句分析的重要步骤,它有助于问答系统快速、准确地返回答案。针对现有文献中基于T FIDF等方法在关键词提取准确率及效率方面的不足,提出一种基于平均信息熵的中文问句关键词提取方法。通过加入专业领域词汇,并在停用词过滤的基础上计算问句中每个词的平均信息熵,以词的信息熵值直接体现该词在问句中的重要性;同时在关键词提取过程中,通过设定不同提取比例,并在不同提取比例下观察评价标准值,以最佳提取比例获取更为合适的关键词。实验结果表明,与传统的T FIDF等其他方法相比,该方法的查准率、查全率以及 F1测度值都得到显著提高。     

导线接触不良火灾事故浅议

根据历年来的火灾统计,电气原因占全部火灾原因的近20%,笔者辖区除农村草垛火灾外,电气原因更是占到了30%以上。其中,导线接触不良引起的火灾占有一定比例。本文通过实例,探讨此类火灾事故的调查,并提醒社会单位注意防范。     

大学英语教材的课文篇际词汇重复模式研究

英语学习中，词汇是一个重要的部分。大学英语学习中，英语教材中课文的词汇重复模式直接影响到学生的词汇习得。统计分析表明，三套通用大学英语教材中，课文中词汇与词形比例较英语本族语随机语料低；一次词分布与本族语语料相似，所占比例较大，但其在各册教材中的增长趋势得到很好的控制；课文篇际重复5至15次及以上的词汇与英语本族语语料类似，在语篇词汇总量中比例较低。课本中一次词分布状况符合语言习得规律，但是多次词占比较少。教学中需采取适当的弥补措施。     

基于增强问题重要性表示的答案选择算法研究

针对经典的文本匹配模型在问答系统中应用的缺陷和不足,提出了一种基于增强问题重要性表示网络BIWN的答案选择算法.目前,现有的答案选择模型普遍将问题句子和答案句子直接进行匹配,忽略了问题句子和答案句子中的噪声词对匹配的影响.针对这个问题,首先,利用自注意力机制修改问题句子中各个词的权重,生成“干净”的问题句子向量;然后,利用词级交互矩阵捕捉问题句子和答案句子之间的细粒度语义信息,从而有效地弱化了噪声词对正确答案的影响;最后,利用多窗口CNN提取特征信息得到预测结果.基准数据集上的对比实验表明,BIWN模型在答案选择任务的性能优于主流的答案选择算法,MAP值和MRR值提升了约0.7%～6.1%.     

基于历史文化知识图谱的问答模型研究

利用知识图谱技术整合历史文化资源,对历史文化的传承和保护具有现实意义.针对现存历史文化领域问答系统构建中存在用户问句识别精准度不高、深层语义匹配不准确的问题,提出了一种知识嵌入的语言表示模型(K-ERNIE-LSTM).该模型先通过构建历史文化领域知识图谱,将其中三元组作为领域知识注入到句子中;而后利用ERNIE预训练模型获取文本的语义信息,再用LSTM提取文本特征;最后使用softmax函数获得最终的标签分类结果.实验结果表明,该模型在文化领域数据集上具有80.20%的准确率、82.68%的召回率和81.42%的F1得分,性能较其他方法得到明显提升.     

英语教学中的交际法及需要注意的几个方面

语言是交际的工具。语言教学的最终目的是培养学生的交际能力,但这并不是说可以完全摒弃传统教学法,而是对语法教学提出了更新、更高的要求,即不是机械地操练句型,而是在体现情景的话语中综合运用语法知识。本文在强调交际法教学的重要性的同时,提出了几个需要注意的方面。     

基于BERT-BiGRU-Attention的在线健康社区用户意图识别方法

针对传统用户意图识别主要使用基于模板匹配或人工特征集合方法导致成本高、扩展性低的问题,提出了一种基于BERT词向量和BiGRU-Attention的混合神经网络意图识别模型。首先使用BERT预训练的词向量作为输入,通过BiGRU对问句进行特征提取,再引入Attention机制提取对句子含义有重要影响力的词的信息以及分配相应的权重,获得融合了词级权重的句子向量,并输入到softmax分类器,实现意图分类。爬取语料实验结果表明,BERT-BiGRU-Attention方法性能均优于传统的模板匹配、SVM和目前效果较好的CNN-LSTM深度学习组合模型。提出的新方法能有效提升意图识别模型的性能,提高在线健康信息服务质量、为在线健康社区问答系统提供技术支撑。     

修正中文评论挖掘中产品特征词序的实验研究

目前互联网已经成为信息和观点的交换主要媒介,因此也成为了手机用户对于产品观点的最佳来源.但是目前为止研究中文文本的评论挖掘问题的研究还比较少.为了进一步发展这一领域的研究,旨在从中文客户评论中得到用户关心的产品特征.方法基于关联规则理论中的Apriori算法.主要通过计算频繁特征项的各分量在文本中出现位置的概率,从而确定挖掘到的候选产品特征中词汇的语序,使挖掘结果满足中文的正规语法要求.采用因特网上的评论数据作为语料,通过实验结果表明所提出的方法使得中文评论中的产品特征挖掘性能有所提高.     

利用分割技术提高对话文本自动摘要的一致性

针对传统的基于抽取的自动摘要方法不能很好地处理对话文本一致性的问题,提出了对话文本自动摘要中的体裁、问题-回答对识别等关键技术.设计了一种类似于TextTiling的文本分割方法对候选的回答段落进行分割,以便提高问题-回答对的关联精度.实验结果表明,利用问题-回答对的关联信息能够提高对话文本自动摘要的整体一致性.     

基于相似性的商品搜索算法研究

传统的电子商务系统中,使用关键字匹配的算法实现商品搜索的功能,只能得到与顾客输入精确匹配的商品。通过引入模糊系统的概念和信息增益的ID3算法,对商品搜索算法进行改进,使得在顾客搜索商品时,不仅显示精确匹配的商品,而且可以提供与其要求相似的商品。这对于商家增加交易机会、发掘潜在顾客、提高个性化服务水平都有很大的促进作用。笔者在文中以手机销售网站为例,介绍了该算法的实现。     

面向问答领域的数据增强方法

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法.首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留...     

对蒙古语语料库的短语标注

通过本项研究，我们对100万词级现代蒙古语语料库做了短语标注，建立了现代蒙古语基本短语库。这一成果。对今后建立一个面向信息处理的、具有较强通用性的蒙古语语义分类和描述体系，提供了必要的前提条件。局部测试结果表明，标注软件对简单句子标注基本短语的召回率和准确率分别达到了92．93％和86．79％。今后有必要深入研究语义信息的获取、语法信息的细化以及蒙古语短语的歧义结构种类、产生歧义结构的原因等问题。     

英语语言环境模式的构建

在一些地方缺少真实英语语境的情况下，为英语学习者构建良好的英语学习环境是当今外语教学急需解决的问题。我们的立足点应放在课堂上师生之间、学生之间、电化手段的运用与学生之间的互动作用上，以教师为主导、学生为主体，最大限度地发挥学生的自主创新能力。开辟第二课堂，用丰富多彩的课外活动做补充，构建课上课下、课内课外、多层次、多形式的外语学习环境。     

结构特征一致性约束的双语平行句对抽取

平行句对抽取是解决低资源神经机器翻译平行语料不足的有效途径.基于孪生神经网络的平行句对抽取方法的核心是通过跨语言语义相似度判断2个句子是否平行,在相似的语言对上取得了非常显著的效果.然而针对英语东南亚语言双语句对抽取任务,面临语言空间和句子长度存在较大差异,仅考虑跨语言语义相似度而忽略句子长度特征会导致模型对仅有语义包含关系但不平行句对的误判.笔者提出一种结构特征一致性约束的双语平行句对抽取方法,该方法是对基于孪生神经网络的双语平行句对抽取模型的扩展,首先通过多语言BERT预训练语言模型在嵌入层将两种语言编码到同一语义空间,以此缩小语义空间中语言的差异.其次分别对两种语言句子的长度特征进行编码,与孪生网络编码后的句子语义向量进行融合,增强平行句对在语义及结构特征上的表示,降低模型对语义相似但不平行句对的误判.在英缅双语数据集上进行实验,结果表明提出的方法相比基线模型准确率提高了4.64％,召回率提高了2.52％,F1值提高了3.51％.