基于网络的中文问答系统及信息抽取算法研究

发布时间：2019-07-13 17:36

【摘要】：问答系统 (QuestionAnsweringSystem)能用准确、简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题。目前多数问答系统利用大规模文本作为抽取答案的知识库 ,而网络上丰富的资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源 ,对于回答简短、基于事实的问题非常有效。本文对基于网络的问答系统研究现状作了简要的介绍 ,分析了网络信息的特点。我们提出了一种基于语句相似度计算的答案抽取方法 ,在此基础上实现了一个基于网络的中文问答系统。该系统只利用网络搜索引擎返回结果中的摘要部分作为答案抽取的资源 ,从而节省了下载、分析网络源文本的时间。实验结果表明该系统对人名、数量及时间类型的问题效果显著 ,对测试问题集的MRR值达到 0 5 1。
[Abstract]:Question and answer system (QuestionAnsweringSystem) can answer questions raised by users in natural language with accurate and concise answers. At present, most question answering systems use large-scale text as the knowledge base to extract answers, and the rich resources on the network provide another good knowledge source for the question answering system, which is very effective for answering short and fact-based questions. In this paper, the research status of network-based question answering system is briefly introduced, and the characteristics of network information are analyzed. We propose an answer extraction method based on sentence similarity calculation, on the basis of which a Chinese question answering system based on network is implemented. The system only uses the summary part of the results returned by the network search engine as the resource to extract the answer, thus saving the time to download and analyze the text of the network source. The experimental results show that the system has a significant effect on the problem of name, quantity and time type, and the MRR value of the test problem set is 0.51.
【作者单位】： 沈阳航空工业学院自然语言处理实验室 沈阳航空工业学院自然语言处理实验室 沈阳航空工业学院自然语言处理实验室
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2514170