基于模板的应答系统的研究与设计

发布时间：2017-12-01 15:27

  本文关键词：基于模板的应答系统的研究与设计

  更多相关文章： 问句分析 句法分析 问题模板 模板分类 粒度分析

【摘要】：随着因特网的迅速发展,网上的文字信息量犹如汪洋大海,如何从中找到自己想要的确切答案成了一个难题。传统的搜索引擎已经不能满足人们对于准确获取知识的需求。此时,自动应答系统应运而生。应答系统一般包括三个主要部分:问题分析,信息检索和答案提取。本文对中文应答系统中的问题分析部分进行了深入的研究和分析,发现模板分析方法在问题分析方面有着巨大的优势,它能够更加深刻,更加有条理的分析并归纳问题。使用户提出的各种各样的成百上千的问题可以有效地对应上归纳好的问题模板而不用再去逐一分析,提高了分析效率节省了系统时间。所以本文建立了一个问题模板库,着重分析了问题模板库构建、相关分类和粒度匹配等方面问题。应答系统是最近刚开始出现的对信息进行检索的技术。它克服了传统搜索引擎的局限性,有以下表现:(1)它允许用户以自然语言的方式提问,而不是关键词或组合的方式提出请求。(2)它的输出更适合现代信息检索的需要,在返回给用户的答案的表述是非常简短而且准确的,这就是得用户得到的数据信息不需要再进行加工处理。这也及体现出了应答系统的优势,要比其他的搜索引擎在便捷、准确方面更加的不如。应答系统的易用性和返回答案简洁准确的特点使其成为信息检索未来发展的新方向。可以说,应答系统就是新一代的高级搜索引擎。在应答系统当中,最重要的部分就是问句分析,对问句进行分析是否准确将会对后期的答案抽取的准确性产生直接影响。问句分析的关键是能够理解自然语言里面针对问句表达的形式,对问句的类型进行分析,同时在问句当中提取出来表达问句语义的表达式。本文中对建立好的问题模板库也进行了这样的划分,使大量无规则任意存放的模板按照答案的表达形式划分成类,便于管理及查找匹配。本文提出了一种具体的问题模板的生成分析方法(QPP法),先对问句语料进行处理分析,然后在问句特征中用替换词替换实体词语本身,以从中自动抽取模板。并且通过同义词和等价句式对原模板进行扩展,建立起一个比较完整的问题模板库。为了更好地指导答案提取,本文提出一种问题模板的分类方法,是一种贝叶斯方法与规则方法相结合的方法,两种分类方法的有效结合提高了分类的准确率,使23小类的平均F值达到82.68%。通过对问题模板分类能有效地减少候选模板的空间,快速匹配模板,提高系统返回答案的效率和准确率。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1241584