基于语义网的旅游业自动问答系统的研究

发布时间：2017-08-28 10:58

  本文关键词：基于语义网的旅游业自动问答系统的研究

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【摘要】：随着互联网信息量的日益激增,人们对信息检索的需求也有所提高,用户更期待通过自然语言的方式表述自己的问题,并得到相应的结果。自动问答系统由此产生。它通过解析自然语言问题,从互联网和知识库中抽取符合要求的答案。在旅游行业中,用户此类需求更为明显。本文旨在研究实现一套针对旅游领域的自动问答系统,利用旅游领域问题的特殊性,改进相关技术,设计语义提取方案和系统流程引擎,从而提高旅行用户对信息检索的体验。本文首先介绍了自然语言处理技术和基于本体的语义网的概念,采用基于本体思想的三元组存储库存放知识数据。随后介绍了系统的组成结构。然后改进现有分词算法,添加了同义词替换和词性标注的工作,为后续语义提取工作提供了技术支持。之后设计实现了利用正则表达式匹配的方式提取用户关键词的方案,提高了对实时信息查询的效率。同时,研究了借助现有的句法解析工具Stanford Parser生成SPARQL查询语句的策略。最后,文章设计实现了基于自动机思想的业务流程引擎,使用户的问题间保持上下文相关性。
【关键词】：自动问答系统 旅游业 语义网 分词 SPARQL 自动机
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 课题背景11
• 1.2 自动问答系统概述11-16
• 1.2.1 自动问答系统的历史发展和现状12-13
• 1.2.2 自动问答系统的分类13-14
• 1.2.3 旅游业自动问答系统的需求分析14-15
• 1.2.4 现有中文自动问答系统的不足15-16
• 1.3 主要工作和研究意义16-17
• 1.4 本文组织结构17-18
• 第2章 相关技术综述18-31
• 2.1 自然语言处理技术18-19
• 2.1.1 中文分词技术18-19
• 2.1.2 句法分析技术19
• 2.2 本体和语义网概述19-29
• 2.2.1 本体的概念和分类19-21
• 2.2.2 本体的描述语言21-25
• 2.2.3 推理系统25
• 2.2.4 三元组存储库和SPARQL查询语言概述25-27
• 2.2.5 语义网的概念27-28
• 2.2.6 本体和语义网在自动问答系统中的应用28-29
• 2.3 现有三元组存储库的调研结果和选择29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 系统的流程规划和整体结构31-35
• 3.1 系统的流程设计31-33
• 3.2 自动问答系统的整体结构33-34
• 3.3 本章小结34-35
• 第4章 中文分词算法的选择和改进35-42
• 4.1 中文分词算法35-39
• 4.1.1 两种分词方法的选择35-36
• 4.1.2 基于词典分词方法36-39
• 4.2 改进的分词算法39-41
• 4.2.1 同义词替换39-40
• 4.2.2 词性标注40-41
• 4.3 本章小结41-42
• 第5章 利用正则表达式提取语义的方案设计42-53
• 5.1 本方案适用的问答场景和需求分析42
• 5.2 正则表达式的概念42-43
• 5.3 选用正则表达式的原因43-44
• 5.4 利用正则表达式进行语义提取的过程44-49
• 5.4.1 预处理44-46
• 5.4.2 表达式匹配过程46-49
• 5.5 匹配效果对比49-52
• 5.5.1 正则表达式匹配的优点50-51
• 5.5.2 正则表达式匹配的不足51-52
• 5.6 本章小结52-53
• 第6章 生成SPARQL查询语句的方案设计与实现53-67
• 6.1 句法分析工具生成的两种数据结构53-55
• 6.2 利用依存关系生成SPARQL查询语句的方案设计55-57
• 6.2.1 依存关系的使用策略55-56
• 6.2.2 该方案的不足56-57
• 6.3 通过解析语法树生成SPARQL查询语句的方案设计57-66
• 6.3.1 利用语法树生成SPARQL的一个示例57-60
• 6.3.2 利用语法树生成SPARQL的流程总结60-63
• 6.3.3 实验用的策略集63-64
• 6.3.4 实验结果说明64-66
• 6.4 本章小结66-67
• 第7章 核心业务流程引擎的设计与实现67-76
• 7.1 业务流程引擎的需求分析67-68
• 7.2 基于自动机思想的业务流程引擎的设计与实现68-71
• 7.2.1 自动机68-69
• 7.2.2 级联自动机69-71
• 7.3 实验中的业务流程定义举例71-75
• 7.4 基于自动机思想的流程引擎的优点75
• 7.5 本章小结75-76
• 第8章 总结与展望76-78
• 8.1 总结76
• 8.2 后续工作与展望76-78
• 参考文献78-80
• 致谢80

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本文编号：747699