【摘 要】
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随着互联网技术的发展,信息量暴增,给人们的生活发生了翻天覆地的变化。现在,人们已经习惯于在互联网上获取各种各样的信息。这主要归功与搜索引擎技术的发展。然而,传统的搜
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随着互联网技术的发展,信息量暴增,给人们的生活发生了翻天覆地的变化。现在,人们已经习惯于在互联网上获取各种各样的信息。这主要归功与搜索引擎技术的发展。然而,传统的搜索引擎仍然有一些缺陷。比如,用户只能通过关键字词进行检索,这并不能充分表达用户的搜索意图；又比如,传统索索引擎返回许多相关的候选结果,待用户从中找到其目标结果,这样的召回率往往很低,用户体验较差。针对以上问题,自动问答系统运用而生。用户使用自然语言问句向自动问答系统提问,系统返回的是对问句最直接最简单的答案。本文首先对现在已有的问答系统中的技术理论进行了分析,阐述了各个模块所使用技术的优势和不足。然后,参照国外一些本体构建工程,按照这些本体工程提出的构建方法论和经验,构建了小型的零售领域本体知识库,用于检索面向受限领域的知识。以本体在问答系统中的应用为出发点,提出了基于零售领域本体库的问答系统的答案抽取方法。用户使用自然语言问句向系统提问,经过分词、去停用词、语义标注等步骤,使用浅层语义分析技术对问句进行分析,得到问句中的已知和未知信息,在此基础上生成问句向量。最后使用SPARQL查询语言从本体库中查找问题答案。由于是直接查找问题的答案,有效地提高了系统的召回率,改善了用户体验。基于以上理论,设计并实现了面向零售领域的自动问答系统模型。通过应用验证了本文提出的相关技术,证明了本系统相关理论的可行性。
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