【摘 要】
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突飞猛进的信息化使得各个应用领域所积累的资源在飞速增长。快速发展的网络资源为人们提供了丰富的信息，同时也使人们淹没在信息的汪洋中。如何有效地开发和利用这些丰富的信
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突飞猛进的信息化使得各个应用领域所积累的资源在飞速增长。快速发展的网络资源为人们提供了丰富的信息，同时也使人们淹没在信息的汪洋中。如何有效地开发和利用这些丰富的信息资源，从大量的信息中快速准确地获取用户所需的信息，就成为一项极具研究和实用价值的课题。因此，自动问答系统成为国内外信息检索研究方面的一个热点。
本文在查阅了国内外自动问答系统的研究情况之后发现，多数自动问答系统是围绕关键词来处理的，仅独立考察关键词的语义，而忽略了关键词之间的关系，也有研究者针对关键词之间的关系做了考察，但还是存在改进的空间和探讨的地方。本文尝试在这个方面做了一些探究，提出了一种处理关键词之间关系的设想。主要策略是用自然语言处理技术对句子进行处理后，将句子用本体中的概念、实例及其属性来表示，生成语义表示模型，在此基础上抽取答案。本文以某领域为例进行阐述，首先构造了一个试验性的领域本体；其次，利用自然语言处理技术，结合本体，以句子为单位，先获得关键词之间的依存关系，再利用本体中存在的概念或实例及属性，生成句子语义表示;然后，在此基础上提出了一种基于语义表示模型的答案抽取算法，即通过利用三元组匹配计算语义相似度来选择答案。
本文给出了一个融合全部工作的语义问答系统的原型设计。对当前问答系统中的关键词关系理解方面的不足作了尝试性的改进，为进一步研究问答系统中句子语义理解提供了思路。
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