融合领域词典的文旅客服问句匹配模型

在文旅领域智能问答中,用户问句文本表征稀疏、口语化表达、一词多义及特定领域词汇的识别困难使得常见的匹配模型难以将用户问句与标准问句进行精准匹配。针对此问题,本文构建了文旅客服问句匹配数据集和相应的领域词典,在此基础上提出一种融合领域词典的文旅问句匹配模型SBIDD(Improved SBERT Model for Integrating Domain Dictionaries)。模型利用Sentence-BERT对问句进行向量化表示,在孪生网络模型中融入领域词典,增强问句的领域词权重,使得模型对领域词汇的识别能力大幅提升。在自建数据集和公开数据集ATEC 2018 NLP上分别进行实验。结果表明,构建的模型与5种经典文本匹配模型DSSM、BiMPM、ESIM、IMAF、TSFR-RM及基线模型SBERT相比效果更优,F1值达到95.65%,比基线模型提升了2.75%,且模型在检索任务上表现出更高的适配性和鲁棒性。

基于IMGRU-Seq2seq的自动问答方法研究

针对传统问答模型采用循环神经网络带来的梯度消失和网络退化的问题,提出一种基于IMGRU-Seq2seq(Identity Mapping Gated Recurrent Unit-Sequence to Sequence)的自动问答模型。通过TF-IDF方法对文本进行加权词向量表示;以门控循环单元为基础,将批标准化技术和线性整流激活函数相结合并添加恒等映射,从而构建IMGRU模型;将双向IMGRU作为问答模型的语义抽取单元,引入注意力机制和集束搜索算法,实现自动问答。实验结果表明,所提方法比现有方法BLEU、ROUGE-L分别平均提高18.87%、4.35%。

稀疏向量匹配技术在智能信息快速搜索中的运用评价

针对传统的电网领域搜索系统通常依赖关键词,存在查准率和召回率低的问题,无法为用户提供高效智能的信息检索体验。提出了一种基于稀疏向量匹配和机器阅读理解的电力文件智能搜索问答算法。通过对于电力文档中的文字内容进行向量化编码,建立语义索引,针对用户搜索的问题进行编码和机器阅读理解,实现自然语言问答式的智能搜索。结合稀疏向量匹配的快速检索召回能力和机器阅读理解的精准回答特性,同时提高了搜索系统的查准率和召回率,有效提高了用户的搜索体验和信息获取效率。实验结果表明该方法准确率和召回率均有较大提升。

基于互联网的中文问答系统

搜索引擎(如Google等)返回的是与用户查询相关的文档集，并不是所提出的问题的答案。该文提出了一个基于互联网的中文问答系统，用来增强已有的搜索引擎的功能，使它们能够支持自然语言的回答。

航空磁探仪应召搜潜效能研究

针对磁探仪应召搜潜的特点,优化反潜机扩展螺旋搜索路径的运动航向角,建立了航空磁探仪应召搜索模型,用于选择反潜机的最佳扩展螺旋搜索飞行路径.同时,仿真分析了潜艇航向、航速变化对搜索时间、搜索概率的影响,为航空磁探仪的优化使用奠定了基础.

基于相似度算法的英语智能问答系统设计与实现

智能问答系统是在搜索引擎的基础上融合了自然语言知识和应用的人工智能产品,相比较传统的依靠关键字匹配的搜索引擎,能够更好地满足用户的查询需求。针对现有的英语智能问答系统中知识呈现的单一化以及系统查询效率低等现状,采用基于距离的相似度算法,设计并实现了基于相似度算法的英语智能问答系统。实验结果表明该系统能够较为准确地回答小学生的英语问题,对远程教育中小学英语智能问答系统的构建起到参考和借鉴的作用。

基于语义扩展的短问题分类

问题分类是问答系统任务之一。特别是语音交互方式中,用户的提问较短,具有口语化特征,利用传统文本分类方法对问题进行分类的效果不佳。为此提出一种基于语义扩展的短问题分类方法,该方法使用搜索引擎对问题进行知识扩展;然后,使用主题模型进行特征词选择;最后,利用词语相似度计算获取问题的类别。实验结果表明,所提方法在1 365条真实问题集上平均F-measure值达到0.713,其值高于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)算法和最大熵方法。因此,该方法在问答系统中可以帮助系统提升问题分类的准确率。

网络搜索引擎自然语言问答能力的评价研究

[目的/意义]以Google为代表的主流网络搜索引擎正在从基于关键词匹配的检索系统演变为兼具检索与自然语言问答功能的综合平台,亟需引入新的搜索引擎评价维度和方法以适应这种转变。[研究设计/方法]使用文本检索会议自动问答系统评测中的自然语言问题,从定量和定性两个方面,以Google为例对网络搜索引擎的自然语言问答能力进行评价。[结论/发现]定量评价结果显示,Google已经具备了一定的自然语言问答能力。在定性评价方面,通过对搜索结果页面中的答案框进行内容分析,揭示了搜索引擎问答能力的特点以及存在的不足,为搜索引擎问答能力提升提供了建议。[创新/价值]为搜索引擎评价研究提出了自然语言问答能力这一新的评价维度。

基于SQA系统的社会化搜索答案质量评价指标构建

作为社会化搜索理念框架的一个重要组成部分,社会化问答系统(SQA)对Web 2.0用户的信息搜寻与知识获取方式产生了深远影响。在新一代互联网用户生成内容(UGC)环境下,虽然有关信息质量及其评价标准与维度的研究已取得一定程度的进展,但国内目前对SQA系统答案质量要素、SQA信息质量评价指标的研究仍缺乏足够的深度。本文以现有相关研究为基础,在社会化搜索的研究背景下,借助"百度知道"用户对答案质量感知的问卷,综合采用专家访谈、探索性因子分析和验证性因子分析方法,构建了一个基于SQA系统的社会化搜索答案质量评价模型SQA-IQ4Ⅲ,该模型包括内容质量、情境质量、来源质量和情感质量四个维度,共有18项关键性指标要素。研究结论将进一步扩展图书情报学和网络信息资源管理的研究领域,并对SQA用户获取高质量答案以及UGC产品/服务设计产生实际的帮助。

互动问答搜索及其对图书馆网络咨询的启示

论文介绍了互动问答搜索产生的背景和发展的状况,并通过网上调查和非介入式测试对国内三家网站提供的互动问答搜索服务的功能和质量进行了测试和评价,分析了其特色以及面临的问题,最后探讨了互动问答搜索给目前以CVRS为代表的图书馆网上参考咨询带来的某些启示。

社区问答系统研究综述

作为一种新兴的知识共享模式,社区问答系统(CQA)具有交互性、开放性的特点,能够更好地满足为用户提供个性化的信息服务的需求。对社区问答系统的研究及应用现状进行综述,系统阐述了用户行为模式、内容质量检测、问题检索等CQA中主要问题的研究以及CQA在其他媒体中的应用。最后展望了CQA中下一步值得研究的问题。本讨论有助于进一步丰富和拓展CQA的研究。

基于Web的在线答疑系统设计与实现

基于 WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能 ,在线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设 。

石油勘探开发知识管理技术研究与应用

随着信息技术迅猛发展,特别是大数据与机器学习等前沿技术,对整个石油行业信息应用变革产生了深远的影响。油田信息应用模式开始向全量数据、全面感知、集成协同、预警预测、知识管理、认知计算方向演进。针对油田知识管理体系的建立,围绕富文本处理、关键技术、底层支撑提供一种新思路,以更简单、更有效的应用模式挖掘出海量数据价值,为勘探开发生产提供知识服务。

基于查询模板的特定领域中文问答系统的研究与实现

随着网络信息的爆炸性增长,传统的搜索引擎已经不能满足人们的需求,从而促使对问答系统(Question AnsweringSystem,QAS)的研究.文中介绍了基于查询模板的问答系统框架结构,定义了关键词词典和查询模板的结构,并且介绍了基于关键词词典的分词算法、查询模板存储结构以及模板匹配算法.在此基础上实现了基于铁路领域的问答系统,实验结果表明该系统具有很高的准确率和识别率.

在线答疑系统的设计与实现

基于WWW方式的网络远程教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系列网络辅助课程教学的功能,线答疑即是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设,解决了网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的难题。

三种咨询服务的对比分析与思考

数字参考咨询、开放式论坛的问答服务与人肉搜索服务是目前三种典型的咨询服务方式。通过对其概况的描述,对比分析了这三种咨询方式在内涵、工作原理与工作程序、可利用资源以及管理方面的异同,提出了咨询服务应取长补短、优化组合、和谐发展的发展思路。

基于智能检索的速生林知识远程咨询系统

主要介绍一种问答形式的咨询系统的设计方法,问题与答案的关联通过检索引擎来实现。对文本问题进行分词形成检索的关键字段,再通过检索在知识库中搜索答案。根据具体问题不同,答案的形式可能是描述性的文本或者是对用户数据经过一定处理后得到的决策结论。

《运动心理学》计算机考试界面设计的眼动研究

计算机考试界面的设计直接影响考生对关键线索的搜索速度和效率,从而影响学生的考试成绩。为了科学合理地设计《运动心理学》计算机考试界面,采用眼动技术,通过3个相互关联的混合试验设计,探讨答题区位置、行距、背景颜色和字号对考生答题绩效及视觉搜索的影响。受试者佩戴EYELINK II眼动仪、正面端坐,在各自试验条件下操作鼠标,完成计算机屏幕上呈现的《运动心理学》试题。采用多因素方差分析对数据进行差异检验,结果显示:中部居中的答题区位置、25像素行距、白色答题区背景、12磅字号有利于提高学生对试题的认知加工水平,有助于提高考试绩效,是比较理想的计算机考试界面设置。

一种基于FAQ的自动应答系统的研究与设计

分析了自动应答系统的工作原理,提出了一种改进的信息检索算法。并据此设计了一个基于FAQ(Frequently-Asked Questions)的自动应答系统。当用户以自然语言形式提出问题后,系统首先在FAQ的问题库中查找与用户所提问题语义最相近语句作为候选问题,然后从FAQ的答案库中找出与候选问题匹配的答案作为最后的结果返回给用户。实验结果表明,系统对用户的自助服务效果显著,回答问题的正确率达到0.40。

欧拉猜想的计算机证明─—六阶正交拉丁方对的不存在性

本文阐述了这样的一个算法，即利用一个栈组通过构造及搜索解答树的所有结点，证明了Ｅｕｌｅｒ猜想在ｎ＝６时不成立，亦即没有六阶的拉丁方对。