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。     

中文问答系统中语义角色标注的研究与实现

问答系统是信息检索的高级形式,也是人工智能领域研究的热点.为了提高中文问答系统的处理水平,在问答系统中应用了语义角色标注的思想.实验结果表明,语义角色标注可以有效地改善中文问答系统的性能.     

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.     

基于特征词集的闭域问答系统研究

将语义信息引入闭域问答系统的研究,并通过实验来验证其对闭域问答系统性能的改善.主要方法是寻找一个领域特征词集来描述候选答案集与问题间的相关度.     

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．     

基于格语法的问答系统的设计与实现

格语法是自然语言处理学科的一种基本理论,问答系统是自然语言处理的一个重要分支。文章在介绍格语法理论的基础上,介绍了基于格语法的问答系统的设计及具体实现。     

基于Tri-BiLSTM-CNN的钻井安全问答系统

特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题：（1）如何有效地对句子进行语义表示；（2）如何有效地进行句子间的语义匹配；（3）领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题，提出一种基于Tri-BiLSTM-CNN的深度学习模型。首先，将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合构建网络模型，综合利用了BiLSTM处理序列化数据的优势和CNN捕获局部特征的优势。然后，采用Triplet并列式排列结构进行句子之间的匹配。最后，使用字向量替代词向量，避免了分词错误对模型的影响。在钻井安全领域的真实数据集上进行实验验证，结果表明，Tri-BiLSTM-CNN模型能更好地对句子语义进行向量化表征，显著提升句子相似度计算的准确率，而且效果明显优于CNN和LSTM两种网络结构。将该模型用于钻井安全领域的FAQ问答系统中，有效减少了人工成本，对改善钻井工作的效率和质量具有重要意义和应用价值。     

基于Web的数学概念知识问答系统研究

数学领域知识的获取和管理受到越来越多的关注。介绍了数学知识工程NKIMath中融合本体、框架与逻辑的概念知识表示方法。给出半结构化的数学知识自动获取途径。给出了基于Web的数学概念知识问答系统,研究了问答系统中查询语言的命名独立性及实现方法。     

基于知识库的藏文问答系统研究

随着数据信息的海量增长,人们迫切需要在海量的数据中精准获取有用信息,为了解决这个问题,问答系统应运而生.现今,英文问答系统及中文问答系统取得了显著成绩,但藏文问答系统却鲜有人问津.作为一个多民族的国家,伴随信息化的高速前行,藏文问答系统的研究势在必行.文章通过对现有藏文分词、信息检索等技术分析,借用中英文问答系统成熟的模式,结合藏语语法的特殊性质,对基于FAQ库的藏文问答系统的构建进行分析研究.     

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.     

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。     

远程智能答疑系统中FAQ的形成机制

讨论了远程教学系统中智能答疑系统的FAQ(FrequentlyAskedQuestion)的形成机制,此机制有利于实现基于WEB的远程教学系统的智能性和自适应性.     

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。     

基于Web的网络答疑系统研究与应用

章提出了一个基于WWW环境的网络自动答疑系统，研究了基本框架、提出技术解决方案并实现了其部分功能。     

基于ASP的网上自动答疑系统的设计

对网上自动答疑系统进行了研究,指出了在基于数字化校园的网络教学环境中,网上自动答疑系统对提高教学质量的作用是不可忽视的,并对常见的网络系统开发平台及工具进行了比较和选择.讨论了基于ASP的网上自动答疑系统的设计思想和系统的特点,进一步对系统各功能模块进行了分析和设计,并给出了部分数据库文件及其结构以及系统各功能模块的主要页面及其ASP文件组成.     

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．     

基于句型系统的中文问题理解研究

提出了一种基于向量空间模型的句型识别方法,该方法通过基于句型模式的问句句法树规约,得到句子关于句型模式的句型结构,再计算句型结构与句型模式之间的相似度来实现问句的句型识别.并在汉语疑问句句型系统的基础上,通过句型识别实现了对问题的分类和问题理解.测试结果表明,该方法提高了问题理解的准确度.