【摘 要】
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自然语言问答系统是自然语言处理领域的重要研究课题,是国外信息处理技术的研究热点,目前国内对该问题的研究还处于起步阶段,而且国内研究该课题的基本上都是各大院校和研究
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自然语言问答系统是自然语言处理领域的重要研究课题,是国外信息处理技术的研究热点,目前国内对该问题的研究还处于起步阶段,而且国内研究该课题的基本上都是各大院校和研究所等机构,真正将自动问答系统应用到企业的还比较少。自动问答系统允许用户使用自然语言进行提问,并给用户返回一个精确检索的答案。自动问答系统中有两个关键的技术问题：第一个问题是如何根据用户的提问进行答案检索?在现有的问答系统中,通常使用向量空间模型算法作为答案检索时使用的句子相似度算法,但是传统的向量空间模型没有考虑到词项的语义特征,针对这个问题,本文对向量空间模型进行了改进,提出了基于向量空间模型附加词义特征的句子相似度算法,在传统向量空间模型的基础上添加了词语相似度的计算,充分考虑词语的语义,并通过实验证明改进的算法要优于传统的向量空间模型算法,计算结果更加准确；第二个问题是如何将答案展示给用户?本文将流程模板引擎引入到自动问答系统当中,并设计了流程型答案,使用该引擎来解析和展示流程型答案,使问答系统更加具有交互性。本文在最后设计并实现了一个针对某电子商务网站的自动问答系统,该系统允许用户使用自然语言进行提问,然后根据用户问题使用改进的向量空间模型算法在系统的知识库中查找对应的答案,并对答案进行展示。通过该系统的实现,也证明了前两个改进理论在实践中是可行的。
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