RDAQAS中问句相似度计算方法研究

在受限领域自动应答系统 (RDAQAS)中 ,以“知网”和领域本体库为基础 ,计算目标问句和问句语料库中问句的相似度 ,从中寻找最相近问句 ,最终提取答案的方式 ,是一种很实用的自动应答实现模式 .文中介绍了金融领域本体库、问句语料库等语义资源的构建方法 ,提出了基于关键词空间向量模型和基于语义概念空间向量模型的问句相似度计算方法 ,并对其实现过程进行了详细描述 。

受限领域问答系统的中文问句分析研究

对用户所提问句的理解是受限领域问答系统实现的关键,该文提出一种基于本体和问句句型模板规则的中文问句分析方法,研究如何使用问句语义表征来表示问句分析的结果,将该方法应用于某受限领域问答系统中。实验结果表明,使用该方法进行中文问句分析,准确率达90%以上,可以在实际的问答系统中使用该方法。

基于自然语言理解的受限领域自动应答系统

提出了一种在受限领域内进行自动应答的系统总体结构,通过构建领域词汇库、领域本体库、领域真实问句语料库及领域知识文本库等领域资源库,并借助于这些领域资源来理解问句和知识文本,在一定程度上降低了理解的难度。文章以银行业务咨询服务为例,分析了系统结构及实现过程,对问句分析、答案析取、问句语料库构建、文本知识标注等功能模块的实现进行了详细介绍。

基于问句语料库的受限领域自动应答系统

自动应答系统中对用户所提问句的理解是系统实现的关键,同样也是一个难点,通过在受限领域内建立问句语料库来协助理解用户问句是一种非常有效的实现方法。文章分析了建行领域业务咨询系统的问句收集、分词和词性标注、语义标注、问句语料统计等问句语料库的建设过程,并详细介绍了采用词向量空间法和语义向量空间法从问句语料库中寻找和目标问句相似问句的计算方法及提取答案的实现过程。

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。

基于受限领域自动问答系统设计

自动问答系统的设计一直是自然语言处理领域的研究热点。尤其是在受限领域,基于问题库的问答系统具有准确、快捷和高效等优点。该文设计了一种融合社交网络技术的基于《计算机网络》课程的自动问答系统,其问答库的构建采用了VSM模型。实验证明,该系统具有较高的准确率,有一定的推广意义。

医疗知识图谱的自动问答系统分析研究

为了使用户能够在线实时得到医疗问题的解答,提高用户体验,本文对医疗领域中基于知识图谱的自动问答系统进行研究,分析知识图谱和自动问答系统的搭建流程,并改进了文本向量化处理过程中的TF-IDF方法。实验结果表明,改进的方法能够提高结果的F1值,使得自动问答系统更好的满足用户的使用需求。

面向开放域深度学习的自动问答技术研究

结合聊天机器人背景,提出一个面向开放域深度学习的人机交互英语自动问答系统。首先,通过问答系统子模块建立问答库和收录问题预处理;然后利用机器学习算法进行关键词扩展、问题分类、相似度计算和答案匹配抽取;最后采用基于LSTM的Seq2seq模型实现英语聊天机器人,并在其基础上加入注意力机制和集数搜索算法,以提升系统自动问答质量。结果表明,相较于RNN和GRU神经元生成回复,LSTM神经元的生成回复结果更加准确。且添加注意力机制和集数搜索后,模型收敛速度显著提升。系统测试发现,英语问答系统子模块和英语聊天机器人的问答正确率分别为95.48%和96.52%,系统自动问答正确率为96%。由此可知,本系统可实现人机交互和英语问题的自动问答。