智能答疑系统中问题类型研究

发布时间：2017-10-10 21:21

  本文关键词：智能答疑系统中问题类型研究

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【摘要】：随着网络的快速发展,人们对搜索引擎的依赖越来越强。传统搜索引擎仅基于关键字,而问答系统能够快速、准确地获取用户所需信息,是新一代搜索引擎。问答系统允许用户使用自然语言提问,能够准确返回用户所需答案。问答系统一般由问题理解、信息检索、答案抽取三部分组成。本文介绍了问题理解中的问题类型分类技术,并给出了具体实现。
【作者单位】： 马鞍山师范高等专科学校软件学院;
【关键词】： 问题类型 问答系统 答案抽取 搜索引擎
【基金】：安徽省教育厅教学研究项目(编号:2012jyxm617)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言答疑系统中问题类型的研究一般使用文本分类的思想。文本分类的思想主要有:k近邻法(KNN)、贝叶斯(Bayes)、支持向量机(SVM)、决策规则、回归模型、神经网络(NN)、线性最小二乘方估计(LLSF)等,一些方法可以应用到问题分类中,也可以认为问题分类是文本分类的一种特殊情况。

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本文编号：1008681