基于常问问题集的中文问答系统研究

首先根据用户的提问建立一个候选问题集,然后通过计算句子语义相似度,在候选问题集中找到相似的问句,并将答案返回给用户.该系统还能够自动地更新和维护FAQ库.实验表明,与基于关键词的句子相似度计算相比,基于语义的句子相似度计算提高了问题匹配的准确率.

基于知网的中文常问问答系统

句子相似度算法是基于常问问题集的问答系统(FAQ)的关键。针对汉语中一词多义现象,提出一种改进的基于知网的词义消歧算法,确定词语在不同上下文环境的义项号,利用知网系统及义项号,使用改进的相似度计算方法进行相似度计算模块设计。结合实际应用,实现一个实际的FAQ系统。实验证明,改进的词义消歧方法提高了消歧的精度和速度。而词义消歧的引入提高了问答系统的精度和速度。

基于常问问题集的中文问答系统研究

中文问答系统作为一种新答疑模式,依托于自然语言处理和人工智能等相关技术,具有高效、快速、准确等特征。而基于常问问题集的中文问答系统是一种检索效率较高的实现模式,可以在原有基础上,提高用户信息检索效率和精准性。基于此,本文概述常问问题(FAQ)和问答系统的基本内涵,分析候选关键词和类别关键词算法,对问句方法进行探索,研究基于常问问题集的中文问答系统设计,旨在给问答系统创新优化提供一些有益参考。

高中数学中学生常问的几个问题的探讨

一、“一正、二定、三相等”问题定理:对任意两个正数a、b,若a与b的积为定值P,当且仅当a=b时,a与b的和有最小值2√P;若a与b的和为定值S,当且仅当a=b时,a与b的积有最大值1/4S^(2).这个定理用平均值不等式很容易证明,该定理的应用,我们老师强调要满足三个条件,即“一正,二定,三相等”,“一正”就是指a与b都是正数,“二定”就是指a与b的积为定值P或a与b的和为定值S,“三相等”就是指等号成立的条件是当且仅当a=b.

常问“为什么”

开学第四周,我参加了班级组长会议和部长会议,发现了一些问题。周三的部长会议中,小A和小B起了争执,小B激动地指责小A:“你平时都不管,都是我在管,你天天都干了什么!”小A委屈得泪流满面:“我怎么没管,你没看到就说我没管。”我先安抚两个人,之后问小B:“你生气的原因是什么?”小B说:“大家有目共睹,平时都是我在管餐桌长、寝室长,眼保健操也是我在负责,他什么都没干!”

基于word2vec和LSTM的句子相似度计算及其在水稻FAQ问答系统中的应用

[目的]水稻FAQ(frequently asked question,常问问题集)问答系统对农户在水稻种植过程中遇到的问题进行解答,问句相似度计算是其核心,用来匹配用户问题和FAQ中的问题。针对传统句子相似度算法准确率普遍较低的问题,本研究旨在用深度学习计算问句相似度,以提高系统回答的准确性。[方法]构建一个基于word2vec和LSTM(long-short term memory,长短期记忆)神经网络,包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和输出层的句子相似度模型。对水稻FAQ中的3 007个问题进行归类和组合得到32 072个问题对,并标注其相似性作为训练和测试数据。使用基于农业领域语料库训练得到的word2vec模型对训练数据向量化后作为输入,训练句子相似度模型。[结果]在测试集上对模型进行验证,并与基于How Net、基于词向量的余弦距离以及基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的3种句子相似度算法进行对比。对句子相似度的计算结果进行抽样检查,该模型的计算结果更符合人的直观印象。从准确率和ROC(receiver operating characteristic curve)曲线进行分析,该模型也明显优于其他3种方法,准确率达到了93.1%。[结论]本研究构建的模型显著提升了句子相似度计算的准确率,基于该模型开发的水稻FAQ问答系统,能够准确匹配用户问题和水稻FAQ中的问题,帮助农户更好地解决水稻生产中遇到的问题。

句子相似度计算新方法及在问答系统中的应用

计算句子的相似度在机器问答、机器翻译、文本分类等系统中有着非常重要的作用。该文对基于相同关键词的句子相似模型作了进一步的改进,包括关键词抽取,以及在句子相似度的定义中引入同义词以及近义词的情形。并以此为基础,实现了一个基于常问问题集的中文自动问答系统,对用户以自然语言输入的问题,该系统能够自动地在FAQ(Frequently-Asked Question)库中寻找候选问题集,通过计算句子相似度,将匹配的答案返回给用户。该系统还能够自动地更新和维护FAQ库。实验结果表明,这种新方法在问答系统中匹配问句时比其他方法具有较高的准确率。

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.

基于概念图的中文FAQ问答系统

提出一种利用概念图计算问句相似度的方法,并在此基础上实现基于概念图的中文FAQ问答系统,在该系统中采用概念图的形式表示用户问句及在FAQ库中找到的候选问句集中的问句,通过改进的概念图语义相似度计算问句相似度,在候选问句集中找到相似的问句并将答案返回给用户。该系统能够自动更新和维护FAQ库。实验结果表明,与基于关键词的句子相似度相比,基于语义的句子相似度提高了问题匹配的准确率。

基于FAQ的语音合成系统的设计与实现

立足"个性100"学习软件,针对客户对其产品的常问问题研发的应答系统。系统将答案以文字和语音的形式反馈给用户,形成了基于常问问题集的语音合成系统。

浅议英语课中的学生活动

学生活动是英语课中不可缺少的组成部分,在课堂中起着极其重要的作用。作为一名英语教师,可以说我们付出的很多,课前精心的设计活动,学生上课情绪高涨,自己也感到很成功,可为什么学习效果不好呢？我一直在思索这个问题。

基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统

与传统的搜索引擎相比,自动问答系统支持自然语言提问,返回给用户一个简短而准确的答案,是自然语言处理领域的一个研究热点。文中介绍了一种基于常见问题库的多搜索引擎自动问答系统,它利用常见问题库和两大搜索引擎,快速准确地回答用户的问题,更加智能化地满足用户的检索需求。

问句相似度计算综述

近年来,基于常见问题集的问答系统被广泛的应用到各个领域,而问句相似度计算是基于常见问题集的问答系统的核心模块,因此问句相似度计算方法变得越加重要。该文对问句相似度计算方法进行了综述,分别介绍了各个方法,同时对比了各个方法,最后指出了今后本领域的研究方向。

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生教百万之巨，很多考生和家长对高考有这样或那样的问题，信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统，把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库（FAQ）相结合，采用信息检索和答案抽取技术相结合，实现了从文档中自动得到答案的策略。

浅谈英语教学中培养学生质疑习惯的策略

疑问是点燃学生思维的火种，本文从营造氛围，使学生敢问；教给方法，使学生会问；创设情境，使学生乐问；勤于实践，使学生常问这几个方面阐述了如何培养学生的质疑习惯、

努力做研究型的实践家——给教师们开展研究的几点建议

亲爱的老师们:你们好!有不少老师常问我:教育科研有多重要,我们知道,也在努力做,但就是不知从何下手,更不知如何往深处去,您能不能给我们支几招?他们的态度很诚恳,困惑也真实存在,且具有普遍性。尽管我自己做过不少课题研究,也指导过不少学校的课题研究,但总是还有种“蒙在鼓里”的感觉,真的说不出什么有效的“招”来。不过,我很乐意和你们聊聊自己的心得和体会。

这儿有一个“幸福里”(上)

一些同事与朋友常问我:“虹萍,每次见到你,都是那么快乐,那么阳光,你不累吗,你没有烦心事吗?”苦?累?烦?哈哈,只要是当过班主任的人都知道,那是绝对少不了的。但是,我们的幸福不就是在把“苦、烦、累”变成“成长、成全、成就”中满溢出来的吗?是的,幸福是生命的一种基本需要,是我们工作的动力。但,幸福的含义是什么?我认为,是自我成长与成就他人的结合,是生命彼此映照的温暖,是情感赋予行为上的动机。这,就是我20多年来,守望在“幸福里”,先后与500多名孩子一起成长的信念所在。

如何培养小学生的数学提问能力

我国著名的教育家陶行知先生曾说过:“发明千千万,起点在一问,禽兽不如人,过在不会问。”爱因斯坦说:“提出问题比解决问题更重要”。《数学课程标准》把“初步学会从数学的角度提出问题、解决问题,并能综合运用所学的知识和技能解决问题,发展应用意识。”列为解决问题的具体目标。可见问题在教学中的重要性,问题不仅是数学的灵魂,还是思维意识的动力,是创新精神的基石,是学生探求问题并解决问题的保证。提出问题无疑是学生应该掌握的一种重要能力。

浅谈数学课如何培养学生的问题意识

培养学生的问题意识,需要我们教师在课堂教学中,不断探索培养学生问题意识的教学方法,营造良好的教育环境,促进学生的创新精神和创新能力的发展,培养出新型的创新人才。

“众所周知”还是“我知”?

在大学校园的辩论赛上,“众所周知”是我经常使用的一个词,用来支撑我的一些观点。这个词和“大家普遍认为”“民众大多认为”等表述,在我们需要语言表达时经常可以用到,学术文章里常出现的“通说”也是如此。我的“学霸”舍友常问:“通说是谁说的?”同样,我们也可以追问:“众所周知”里的“众”是哪些人?真有这些人吗?这些人真这么认为吗?