【摘 要】
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近年来,全球数据呈现爆炸式增长,这虽然给人们提供了更丰富、全面的信息资源,但是也给信息检索带来了困难。搜索引擎作为人们获取网络信息的主要手段,在新的时代背景下,还存在一些不足,比如:噪声数据多、返回结果重复、不够精简等。为了解决上述问题,问答系统应运而生,并凭借其快速、高效、准确的优点得到了快速发展和广泛应用。但在实际应用中,输入语句不完整、语义表述不清等问题对问答系统的性能产生了很大影响。因此,
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近年来,全球数据呈现爆炸式增长,这虽然给人们提供了更丰富、全面的信息资源,但是也给信息检索带来了困难。搜索引擎作为人们获取网络信息的主要手段,在新的时代背景下,还存在一些不足,比如:噪声数据多、返回结果重复、不够精简等。为了解决上述问题,问答系统应运而生,并凭借其快速、高效、准确的优点得到了快速发展和广泛应用。但在实际应用中,输入语句不完整、语义表述不清等问题对问答系统的性能产生了很大影响。因此,本文采用规划识别的思想来设计问答系统。规划识别是人工智能领域的研究热点之一,其特点在于可根据观察到的智能体片段、琐碎的动作,推导出其可能的目标。本文根据规划识别的这一特性,提出了一种基于加权目标图的问题匹配方法,设计实现了一个基于规划识别的问答系统。本文所做的主要工作如下:(1)对问答系统中所运用到的自然语言处理技术进行了研究,针对TF-IDF计算指标单一且未考虑同义词的问题,提出了改进的S-TF-IDF算法。S-TF-IDF通过词语的词频、词性、长度以及位置信息进行权重计算,同时采用《同义词词林》作为同义词度量标准,在计算逆文档频率时,统计出所有包含特征词或其同义词的文档。最后,将S-TF-IDF算法运用到百度百科词语相似度计算中,并通过Words-240数据集进行验证,结果表明基于S-TF-IDF的百度百科词语相似度计算可有效提高算法的精准率和召回率。(2)深入研究了规划识别的一些常见方法、分类及应用,通过对比分析各种方法的优缺点和适用领域,提出了一种基于加权目标图的问题匹配方法。该方法中加权目标图由节点和加权边组成,其中节点为用户输入问句的关键词、知识库中的问题及其构成词,加权边值(支持程度)为词语权重和词语相似度。实验证明,该方法取得了较好的问题匹配效果。(3)设计并实现了一个基于规划识别的问答系统,并通过实验验证了该系统具有良好的性能。此外,在系统加入评分功能,允许用户对系统给出的答案进行评分,当评分低于一定的阈值时,管理员可查看该条数据,并进行修改完善。
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