【摘 要】
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随着人工智能技术不断发展,旅游智能问答系统作为旅游业人工智能化发展的标志之一,其在旅游领域的应用日益广泛。本文利用知识图谱和自然语言处理技术搭建了一个基于知识图谱的旅游问答系统,能够为用户提供简洁、准确的答案,并且能够在一定程度上提高信息检索的效率。本文的主要工作如下:（1）运用爬虫技术从各大旅游网站和百科网站上收集了关于贵州省旅游景点的相关数据信息,提出了基于地址属性的实体对齐方法,对各平台收集
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随着人工智能技术不断发展,旅游智能问答系统作为旅游业人工智能化发展的标志之一,其在旅游领域的应用日益广泛。本文利用知识图谱和自然语言处理技术搭建了一个基于知识图谱的旅游问答系统,能够为用户提供简洁、准确的答案,并且能够在一定程度上提高信息检索的效率。本文的主要工作如下:（1）运用爬虫技术从各大旅游网站和百科网站上收集了关于贵州省旅游景点的相关数据信息,提出了基于地址属性的实体对齐方法,对各平台收集的实体数据进行了融合处理,构建了贵州省旅游领域的知识图谱。（2）在基于知识图谱所设计的问答模型中,针对实体识别基础模型（Bi LSTM+CRF）中输入特征向量的静态性、单一性的不足,本文采用预训练模型BERT输出向量,作为Bi LSTM+CRF模型的输入层特征向量;同时针对在小规模语料场景下,语料文本信息的稀疏性可能影响模型的性能和效果的问题,本文对CRF层采用n-best解码输出,并对输出的候选标签序列合并压缩后重排序,在重排中使用Bi GRU对压缩的稠密序列进行特征提取,实现对模型的优化改进。实验结果表明,改进的模型与基础模型相比,在旅游领域实体识别的准确率上有明显提高,从而实现对问答系统准确性的提升。（3）针对无法在知识图谱中查询到答案的问句,本文收集了大量的问答对数据集,作为标准问答语料库,实现对问答系统数据源的扩展。针对BERT模型在计算输入问句与标准问句相似度距离时,对计算资源消耗大,响应速度慢的不足。本文提出了基于共享参数的SBERT网络模型,并且对所有标准问句向量化,实现文本相似度离线计算。实验数据表明,该模型的文本相似度计算速率和准确率与原有模型相比有明显的提升。（4）将基于知识图谱的问答模型和基于标准问答语料库的问答模型相结合后构造出本文的智能问答模型,然后搭建了一个基于知识图谱的智能问答系统,将其应用到贵州省各大景区的景点查询中,通过大量实验表明该方案具有可行性,对旅游行业“智能化”出行的发展具有一定的借鉴意义。
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