【摘 要】
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自动应答技术是自然语言处理领域非常热门的研究方向,它涉及到很多前沿研究技术,难度较大,目前技术研究还不够成熟。其关键技术包括知识库建设、用户问题理解和答案匹配等技
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自动应答技术是自然语言处理领域非常热门的研究方向,它涉及到很多前沿研究技术,难度较大,目前技术研究还不够成熟。其关键技术包括知识库建设、用户问题理解和答案匹配等技术。本文主要研究基于自然语言理解的自动应答技术,主要工作如下:1.设计了权值不同的多级知识库结构,提出了一种新的知识表示方法,该方法支持逻辑关系的任意扩展性,方便了知识的增加与修改。2.采用多语言统一编码(使用UCS2),使自动应答技术支持多种语言问答。3.设计的查词索引树大大地提高了分词效率,改进了正序最长分词算法、倒序最长分词算法、双向分词算法、基于词频统计的新词产生算法。4.提出了一种基于强大素材库、结合上下文环境、自动提取答案的新方案,即三层答案匹配方案。测试结果证明,在采用了改进的自然语言理解技术及更加科学的知识表示方法和答案提取技术之后,自动应答的性能得到了进一步提高。自动应答技术所涉及的知识面比较广,本文只对其中的三项关键技术作了研究,以后将在句法分析、指代关系、人名识别等方面做进一步研究。
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