概念向量空间模型在智能答疑系统中的应用

为解决智能答疑系统中因词的同义或多义现象而导致的"漏答"或"错答"问题,采用概念向量空间模型来计算句子相似度。针对概念向量空间模型生成的向量矩阵空间仍是一个稀疏大空间的缺点,提出了一种基于FAQ的概念向量空间模型来降低向量矩阵空间的维数。通过对基于事实的简单陈述问题的提问,结果显示明显优于向量空间模型。

基于潜在语义分析的智能答疑系统研究与实现

文中研究的是基于常问问题库(FAQ库)的智能答疑系统。FAQ库是很多智能答疑系统中的一个重要组成部分,它把用户常问的问题和相关答案保存起来,对于用户输入的问题,可以首先在FAQ库中查找答案。如果能够找到相似的问题,就可以直接将问题所对应的答案返回给用户。为解决智能答疑系统因词的同义或多义现象而导致的"漏答"或"错答",采用一种基于加权潜在语义分析模型的相似度计算方法。针对特定教育领域的智能答疑系统,改进了反映词与词之间相关性的权值计算。通过对特定课程中常问问题的实验,结果显示明显优于向量空间模型。

一种加权的KNN中文问句分类方法研究

针对特定领域的智能答疑系统中问句分类,利用加权LSA计算问句之间的语义相似度和KNN算法构造分类器进行问句分类,并对KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了90.8%的精确率。