【摘 要】
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智能问答是一种针对自然语言处理的高级信息检索形式,基于大量的语料数据库,选择构建合适的数据模型,从而实现人机之间的对话,精准的为用户提供问题解答。近年来,随着人工智能技术的不断兴起,智能问答成为了当前自然语言处理领域的热点研究课题并吸引了众多学者。不同于传统基于查询条件和关键字匹配的被动信息获取方式,智能问答系统能够实现信息准确、高效的主动获取。因此,如何让计算机理解中文语言所描述的问题,并针对问
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智能问答是一种针对自然语言处理的高级信息检索形式,基于大量的语料数据库,选择构建合适的数据模型,从而实现人机之间的对话,精准的为用户提供问题解答。近年来,随着人工智能技术的不断兴起,智能问答成为了当前自然语言处理领域的热点研究课题并吸引了众多学者。不同于传统基于查询条件和关键字匹配的被动信息获取方式,智能问答系统能够实现信息准确、高效的主动获取。因此,如何让计算机理解中文语言所描述的问题,并针对问题系统能够自动给出快速、准确的答案是中文智能问答系统的难点问题。目前,基于中文语境的智能问答系统的研究工作还处于不断发展阶段,还未出现一款成熟的智能问答系统。现阶段,为进一步提高问答的准确率,往往可以结合特定领域的知识辅助计算机理解这一问答过程,中文智能问答系统的研究更多的是围绕限定领域开展。通过设定限定领域,并基于限定域构建问题知识库,能够实现在对问题答案的定位上,更加的准确和高效。基于此,本文主要根据高等院校远程网络教育的实际需求,围绕限定领域研究并实现了面向《计算机操作系统》课程的智能问答系统。本文主要贡献与创新点:1、本文根据面向《计算机操作系统》课程限定领域的特点,为了避开专业词汇“包孕”现象带来的分词误差而导致的问句匹配不准确的问题,设计了基于增强表示的字符级神经网络（Enhanced Representation Neural Network,ERNN）,该网络模型通过对待匹配句子进行特征抽取与特征重组,既免去了分词步骤又提高了问句匹配的准确率;2、为了提高问答系统对于问题多样化形式的识别能力,减小存储空间开销,本文借助知识图谱和深度学习技术,设计了基于知识图谱增强的联合神经网络（Knowledge Based Joint Neural Network,KBJNN）用于问句匹配,显著提高了问答系统的准确率;3、对本文提出的匹配算法进行了实验验证,并针对性地进行了消融实验。在实验结果的基础上,综合考虑性能和鲁棒性,本文基于ERNN和复合相似度算法（ERNN+）实现了《操作系统》课程的问答系统。
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