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.     

图书信息领域中文问句浅层语义分析技术

阐述了面向开放领域和受限领域中文问句处理方法的异同,讨论了在受限领域(图书信息领域)中文问句处理的思路.在当前汉语言句法分析技术尚无法达到应用级别水平的前提下,提出了基于语义块识别的中文问句浅层语义分析技术.给出了语义块的定义、规约规则以及问句向量的生成方法,最终实现对中文问句的浅层语义挖掘,以满足实际应用的需要.实验证明,该方法在语料较为稀疏时,具有良好的效果.     

模式匹配在中文问答系统中的应用研究

针对汉语文本,对自动问答系统的实现进行了初步探索,主要是基于向量空间模型对文档信息进行检索,重点研究了模式匹配在判断问句类型和获取答案方面的作用,设计并初步实现了一个面向受限领域内中文自动问答系统。     

潜在语义索引在FAQ构建中的应用研究

研究了潜在语义索引在中文自动问答系统FAQ库构建中的应用,并着重阐述了句子相似度的计算方法以及使用LSI对FAQ库去重的实验选取方法,结果显示LSI方法在一定程度上优于TF×IDF方法。     

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。     

基于共链分析的问答平台类网站研究

通过采用SPSS对10个问答平台类网站进行的共链分析,得出了多维尺度分析图,运用竞争情报分析方法对其竞争关系进行了分析,得出了问答平台类网站的行业划分。     

健康问题和医生匹配机制的研究

针对医疗社区问答系统中的健康问题,提出了一种新的问题回答者推荐机制,以提高问题解决的效率。该机制引入了医生回答问题的态度,将问题-医生的专业匹配程度和医生回答问题的态度关联起来一同考虑;使用概率超图和查询似然语言模型对问题-医生的专业匹配进行建模,利用历史数据对医生的态度进行建模;使用回归模型对问题-医生的专业匹配和态度进行自适应权衡。进行了大量基于真实数据集的实验对所提出的机制进行了验证。实验结果表明:与常用的方法相比,本文所提出的机制准确度能提高30%;很大程度上提高了问题解决的效率。     

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.     

融合事件信息的复杂问句分析方法

问答系统中的复杂问句通常涉及很多事件信息,正确处理其中的事件内容对提高系统准确率有重要的影响.为此,文中提出了一种融合事件信息的复杂问句分析方法.该方法将事件视为由多个要素构成的复杂数据对象,从而定义了事件的语义表征模型,给出了相似度计算方法.文中首先利用相关的事件抽取方法获取复杂问句中的事件信息,生成事件的语义模型实...     

大兴区：手段最丰富的电子巡展

2011年8月～11月,大兴区将全面开展北京科技周电子巡展工作,组织区内相关街道、社区及学校等配合巡展,通过信息化、多媒体手段,扩大科普知识的覆盖面,将北京市科委在科技周期间组织的“科技改变生活,科普服务民生”和“科技北京在行动”展区内容等制作成视频宣传材料在大兴区内进行巡展,并开展科普知识问答等活动,集中宣传市科委推动科技北京建设的成果。