中文自动问答系统研究

中文自动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研究课题。从问题处理、信息检索、答案抽取三个方面进行详细说明,同时分析了段落权重以及句子语义相似度的计算方法,在答案抽取阶段还阐述了利用话语结构树提取摘要信息的方法。     

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。     

基于改进贝叶斯的领域问答对自动获取

问答对的规模和质量是影响基于常问问题集问答系统性能的重要因素,目前所使用的问答对库一般是人工构建的,往往需要耗费大量的时间和人力物力.针对此问题,提出一种基于改进贝叶斯的领域问答对自动获取方法.该方法将HTML页面解析成DOM树,选择DOM树的节点信息和结构信息作为问答对的分类特征,结合受限领域知识库,利用改进贝叶斯分类模型.从HTML页面中自动获取问答对并过滤出领域问答对.实验结果表明,该方法效果显著.     

银行领域汉语自动问答系统BAQS的研究与实现

介绍BAQS的研究背景和系统框架.探讨基于问点块和语义块识别以及句模匹配分析问句的新方法,并用向量表示整个问句语义.借鉴本体和知网思想,构建银行领域本体库和银行知网.采用预先对金融领域实用文本进行标注,依据问句向量从标注树中提取答案.并针对某银行实现汉语自动问答系统.实验表明该方法可行,对自动问答系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值.     

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.     

领域问答系统答案提取方法研究

在特定领域问答系统中,领域知识直接影响问答效果．本文提出了一种领域问答答案提取方法,以问题分析得到问题查询、问题类型及答案类型为基础,借助领域知识检索获得答案提取候选段落．对于定义性问题,结合关键词加权权重计算方法及句子与问题语义相似度方法,对候选段落或句子与问题相关度排序,提取相关度高的句子或段落作为答案,对于数词或列表性实体问题,借助命名实体识别,提取与问题中心相关的领域实体作为答案．在云南旅游领域进行了答案提取实验,结果表明该方法具有较好的效果．     

工业生产设备故障领域问答系统的意图识别

为了解决工业生产设备故障领域的问答系统缺乏标注数据、意图识别槽位填充性能不足的问题,提出了一种基于BERT的联合模型。利用BERT进行文本序列编码,并通过双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)捕捉文本上下文语义关系。通过最大池化和致密层提取关键信息,同时使用条件随机场(CRF)增强模型泛化能力。构建了工业领域设备故障问答语料库,并提出了针对该领域的模型部署框架。在ATIS等公共数据集上进行实验,相对于基线模型,本文模型在句子级准确率、F1值和意图识别准确率上,分别提高4.4、2.1和0.5个百分点。本研究有效提升了问答系统性能,为缺乏工业生产数据的问答系统领域提供了数据集和部署框架。     

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.     

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.     

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。     

一种问答式检索系统布尔查询生成方法

提出了一种基于简单语法分析的问答系统查询生成方法,利用对问题的词性标注,形成初始化布尔查询,根据查询结果文档集对查询迭代调整,最终产生合理的布尔查询. 通过TREC2004和TREC2005的QA TRACK数据集上的实验,表明该方法在没有增加很大复杂度（平均迭代2.5次）的情况下大大提高了平均查准率,覆盖率和重复率.     

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.     

基于Web的信息采集系统

提出了一种利用多主体理论设计的信息采集系统ICS．它利用现有搜索引擎搜集回应者（能够提供查询问题答案的网络用户）的电子邮箱地址,将查询问题通过电子邮件发送给回应者,并收集回应者提供的答案,经过处理后提交给用户,从而将静态的信息检索变为用户之间动态的对话．试验证实,该系统能够提供复杂查询的答案．     

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．     

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。     

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.     

面向自动问答系统的问句相似度计算研究

结构化自动问答系统采用传统方法缺少对词汇、词序和结构的划分,导致语句相似度较低,为了解决该问题,提出了基于Web语义的混合问句相似度计算方法。根据结构化自动问答系统结构,设计系统语句分析模型,通过正向匹配方法,对模型专业词库中的用户输入自然语句进行分词处理,并对字符串之间的关系展开分析。采用非恒定相似度系数来描述2个字符串的相似情况,并由此分析词形、词序和结构相似度,完成不同语句相似度的计算。通过实验对比可知,文章提出的基于Web语义的混合问句相似度计算方法最高计算精准度可达到96%,可提升自动问答系统的整体性能。