面向限定领域问答系统的自然语言理解方法综述

发布时间：2018-04-19 14:59

  本文选题：限定领域 + 问答系统　； 参考：《计算机科学》2017年08期

【摘要】：领域无关的自然语言理解(NLU)技术在最近的十年中取得了长足的进步,然而由于基础研究与现实应用之间存在着强烈的实际需求与当前处理能力不足的矛盾,因此很多通用技术还不能在现实的问答系统中得到有效使用。针对现有的需求,开发面向领域的自然语言理解技术显得非常必要。首先对开放领域与限定领域问答系统进行了比较,并对一些典型的面向限定领域问答系统的自然语言理解技术进行了分析,然后介绍了面向限定领域问答系统的自然语言理解技术的评测标准,最后总结了目前限定领域问答系统研究存在的主要问题及未来发展方向。
[Abstract]:The domain independent natural language understanding (NLU) technology has made great progress in the last ten years. However, because of the contradiction between the strong practical needs and the lack of current processing ability between the basic research and the practical application, many general technologies can not be effectively used in the real question answering system. It is necessary to develop a domain oriented natural language understanding technology. First, it compares the open domain and the limited domain question answering system, and analyses some typical natural language understanding techniques for the quiz system oriented domain, and then introduces the natural language understanding technology for the limited domain question answering system. Finally, it summarizes the main problems and future development directions of the limited domain question answering system.

【作者单位】： 江苏科技大学计算机科学与工程学院;北京工业大学WIC研究院;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目:海量语义数据处理关键技术研究(61420106005);国家自然科学基金面上项目:面向Web文本的因果知识获取方法研究(61173063) 北京市博士后基金:面向语义大数据的交通路牌智能管理关键方法研究研究(2015ZZ-25) 北京市朝阳区博士后基金:面向领域自然语言理解的带约束语义文法研究(2015ZZ-11) 江苏科技大学博士启动基金:面向领域的自然语言理解研究资助
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1773567