基于特征融合的社区问答问句相似度计算

提出了一种基于特征融合的问句匹配框架来解决问句相似度检测方法,利用答案特征、词序特征、统计特征和语义特征相结合来解决问句相似度计算问题.在Yahoo!Answers上抽取的真实标注数据集上进行实验,实验结果表明:该方法在性能上得到了较好的结果.     

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%。     

语义相似计算驱动领域自动问答

研究实体相似性的认知心理特征和受限领域自动问答(QA)系统的形式特点.基于结构对齐和几何相似模型,把词语概念描述分解为属性部分和语义角色部分,各部分结构分别对齐后,计算对齐义原的关系距离,加权组合计算词语的相似度.该方法也适用于解析成语义向量表示的疑问句的相似度计算.融合通用本体、领域本体和领域知识文本,构造了支持语义计算求解某一银行QA问题的知识库.实验表明,该方法可以提高领域QA系统的用户满意度.     

一种基于加权语义相似度模型的自动问答系统

在对比传统词频相似度模型的基础上,提出并实现了一种基于加权语义相似度模型的自动问答系统．首先,利用语义树中词语间的距离和语义树的高度来计算词语间的语义相似度,然后利用词语间的语义相似度和词语的权重进一步计算用户问题与答案库中问题间的语义相似度．基于此模型的自动问答系统能够接受用自然语言描述的问题,通过语义相似度的计算,自动地返回相关答案．实验表明,本文提出的基于语义树的加权语义相似度模型与传统的词频相似度模型相比,准确率有明显提高．     

基于词语情感倾向的问句相似度计算

问句相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,直接关系到FAQ问答系统的准确率。对义或反义的词语有着很高的词语相似度值,如果直接用于问句相似度计算中,有可能导致相反的两个问句有着很高的相似度,因此,本文提出了一种基于词语情感的问句相似度计算方法,采用了负加权法降低相反的问句成为相似的问句的可能,实验结果验证了该方法有助于提高问句相似度计算的准确度。     

FAQ问答系统句子相似度计算

句子相似度计算是FAQ问答系统的核心问题,提出一种改进的基于多重信息的方法,即结合关键词信息、句子结构信息和语义信息的句子相似度计算方法,并用实例验证了方法的可行性.     

基于TFIDF的社区问答系统问句相似度改进算法

针对社区问答系统问句相似度计算问题,提出了一种改进的TFIDF算法.按照用户的查询意图对问句进行分类,根据特征词在类别中的分布对权值进行调整;将问句的主题词归入特征项进行TFIDF计算.实验结果表明,本文改进的TFIDF算法的P@3比传统的TFIDF算法提高了7.66%,比TFIDF-IG算法提高了5.31%,而且P@5和P@10也有不同程度的提高,与传统TFIDF算法和参考改进算法相比,该算法明显提高了检索性能.      

基于主题和焦点的问句相似度计算方法

问句相似度计算是基于常问问题库的问答系统的重点。现在的问句相似度计算准确率较低,为此,提出了一种基于主题和焦点的中文问句相似度计算方法。主题和焦点能够反映问句的主旨,识别出问句的主题能够更好地理解问句。其中抽取问句主题和焦点的方法能获取部分语义信息,而且比传统的根据疑问词进行语义分析的方法适用类型更广,同时在计算问句相似度时考虑了主题和焦点的影响。最后通过设计实验与其他方法进行比较,实验表明,该方法提高了准确率。     

基于问句语义表征的中文问句相似度计算方法

提出了一种中文问句语义相似度计算的新方法.该方法分为两步:第一步采用基于问句句型模板规则匹配的方法提取问句语义表征;第二步根据问句语义表征计算问句语义相似度.采用该方法开发了一个面向常问问题集(FAQ)的问答系统.实验结果表明,采用该方法获得的相似度计算的准确率约为85%.     

面向中文问答社区的问题去重技术研究

基于《知网》语义知识资源,提出一种基于问句相似度计算的问答社区问题去重方法。通过计算已有问题集合中问题间的语义相似度,将其中重复度较高的问题进行筛选并去除,从而提高用户获取所需信息的效率,改善用户体验。在"爱问知识人"的真实问题集上的实验结果表明:该方法获得了较好的去重效果。     

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.     

面向中文问答系统的问句句法分析

中文句法分析是汉语研究和信息处理中的一个关键环节,同时也是难点之一.探 讨了中文问句的结构特征,在面向中文问答系统的问句句法分析算法中,运用语料库句法处理技术,并对问句长度短、含疑问词、有疑问结构句式等特点加以利用,初步实验结果达到了预期目标.     

问答系统中基于语义核函数的问题分类算法

提出一种基于语义核函数的问题分类算法,该算法基于问题的语法结构构建支持向量机(SVM)核函数.首先,将给定的问题解析为语法树结构,用语法树的子树表示该问题;然后,从词法、语法、语义三个层面提取问题的特征,构成更加丰富的特征空间;接着,基于问题的语法树构建核函数;最后,使用潜在语义索引方法并结合问题的词法、语法以及语义特征,通过语义核函数将特征空间映射到更有效的空间中进行问题分类.TREC数据集上的实验结果表明,通过词法、语法以及语义增强的问题特征空间可以提高分类准确率.     

K-VQA：一种知识图谱辅助下的视觉问答方法

依照所回答的问题类型区分,图像和文本的视觉问答大体分为2类,第1类是可以从图像中直接获取答案的问题,第2类是需借助外部知识获取答案的问题。目前的视觉问答方法只能在一类问题上具有较高的准确率,回答另一类问题的技术尚不成熟。为了扩大可回答的问题类型,设计了一种知识图谱辅助下的视觉问答方法——K-VQA。在基于深度学习VQA的基础上,通过查询知识图谱区分问题类型,对不同类型的问题采用最合适的方法进行回答,对于需借助外部知识进行回答的问题,利用图像和问题中的信息判断回答问题所需的实体和属性,抽取知识图谱中的三元组,获取问题答案。结果表明,不同的视觉问答技术适用于不同类型的问题,K-VQA方法既能回答简单问题也能回答推理性问题,准确率高达56.67%。因此,作为知识图谱辅助下的视觉问答方法,K-VQA可以回答更多类型的问题并获得较高的准确率,对于深入研究VQA和VQA方法具有重要的参考价值。     

智能答疑系统中快速定位算法的研究与实现

为实现智能答疑系统中问题与答案的快速匹配，根据远程教育课程本身的特点，提出了一种简单、易行的索引结构——基于章节目录的索引方法．在此基础上提出了一种快速定位算法．实验结果表明，该算法可使平均查询时间减少约50％，从而显著提高问题与答案的匹配速度．     

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JSP的在线答疑系统

网络在线答疑系统能够为师生之间提供一个非面对面相互交流、探讨问题的网络空间.开发一种基于JSP的MVC框架的网络在线答疑系统,其功能主要包括学生提出问题、学生查看问题、教师查看并回答相关问题和讨论问题等.结合JSP、MVC、MySQL数据库等相关技术,给出一套实现基本功能的方案.