基于动态知识库的高考咨询问答系统研究

自动问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向，它综合运用了各种自然语言处理技术。本文提出了一个基于动态知识库的高考咨询问答系统，用来增强已有的搜索引擎的功能，使系统能够支柱自然语言回答。文章对系统的流程、设计思想以及创新点做了介绍，并对系统进行分析评价，最后介绍还需要进一步完善的工作。     

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.     

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．     

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。     

自然语言处理中继承理论的分类和应用

着重介绍继承的概念，分类及其人在自然语言中的应用。继承理论是一个可用于自然语言处理的实用理论，在语法和语义方面同时使用继承理论可以将自然语言合理地分类，将无限的自然语言处理问题转换成有限的类别处理。     

菲尔摩的格语法体系解析

菲尔摩的格语法是在生成语法框架下提出的但又不同于生成语法的句法理论。菲尔摩《"格"辨》一文中格、格框架以及深层格等核心概念的提出以及格语法体系的建构,显示菲尔摩创建格语法的目的在于以语义功能角度定义的格为基础来追求语法描写中语义与句法的融合,进而实现对乔姆斯基转换语法的修正;格语法的意义在于开启句法语义的系统研究。     

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.     

通信协议测试的形式化技术

自然语言协议的自动形式化是通信协议自动测试的前提,从而也是数据链协议自动测试的重要研究方向.此问题出现已久,但尚无可靠解决方案.隐词形理论和格语法是排岐能力很强的自然语言处理方法.运用此套方法.通过分析协议文本,确定隐词形特征,可编写出隐词形词典、隐词形语法规则以及自动机生成规则.根据这些词典、规则,可生成自然语言协议文本对应的自动机.本方案有助于解决自然语言协议文本自动形式化,实现通信协议测试的全面自动化.     

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。     

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．     

浅谈语义学与语法教学

本文首先通过对历史上主要英语语法流派的简单回顾 ,将教学语法 (pedagogicalgram mar)与科学语法 (non - pedagogicalgrammar)区分开来。本文的重点在于以格语法为例 ,阐述如何利用格语法来改进传统语法教学的某些方面 ,说明语义学与语言教学的密切联系。     

中文阅读理解系统的研究与实现

阅读理解系统作为开发、评估和比较自然语言问答方法的可控测试平台,引起了自然语言领域越来越多学者的关注,设计并实现了一个中文的阅读理解系统,着重分析了问题分析、答案定位和答案提取等关键技术;并根据不同的问题类型,设计了不同的答案提取策略.实验表明,系统的性能比基准测试方法提高了近5个%.     

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。     

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．     

句法引导的自动翻译理论和词法处理研究

在自动翻译的研究中，词法和句法处理是核心问题。本文的研究背景是自然语言处理系统，其工作有两部分：第一部分建立了一种句法分析的理论模型；第二部分介绍了词库的组成和兼类问题。     

基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

柯林伍德和伽达默尔问答逻辑的共通性探析

柯林伍德和伽达默尔作为哲学家,都提出了问答逻辑。柯林伍德是从反对传统历史学研究方法出发,提出了历史哲学视域下的问答逻辑,这本质上是一种方法论上的问答逻辑;而伽达默尔则是从本体论上,在哲学解释学中提出了问答逻辑。对于两者提出的问答逻辑,虽然有不同之处,但更有许多的共通性在其中。两者的理论渊源相同,都是受苏格拉底和培根的影响;内在逻辑结构相同,都是一种问答的结构;都具有开放性的特点。此外,二者在反对科学主义泛滥的倾向方面都起到了积极的作用。     

刍议“六五”普法的深化与形式变更

普法在我们国家有着重要的地位。对于为什么普法的回答在许多人看来过于简单,因而这样的问题往往被我们所忽视。本文以为什么要普法为思考路径,进而检讨我们过去的一些普法举措,在此基础上提出了有关普法观念及措施改进的一些观点,我们的观点值得商榷,但我们的思考是认真的。     

支持评价类问题与电影智能搜索的问答系统构建

基于互联网信息,构建了一款支持评价类问题与电影智能搜索的问答系统.通过特征词匹配、情感极性匹配以及句式分析等策略,系统能对评价类问题进行智能回答.借助聚合评论信息的灵活查询策略,利用tag信息查询扩展的用户个性化搜索技术,不仅解决了电影的泛性化搜索问题,并能挖掘用户的潜意识需求.实验证明,该系统在评价类问题回答与电影智能搜索领域,效果优于现有产品.