中文旅游领域问答系统的研究与实现

发布时间：2017-06-10 10:15

  本文关键词：中文旅游领域问答系统的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前,随着互联网的信息爆炸性增长,互联网搜索引擎也越来越多地被人们使用,并且往往能够得到较好的结果。但是现阶段的主流搜索引擎在人们检索关键字之后只是反馈和检索关键字相关的网页,却不能返回给人们准确的信息。而问答系统集多种自然语言处理技术为一体,这弥补了传统搜索引擎很多的不足。本文研究并设计了面向中文旅游领域的问答系统,主要内容如下：(1)旅游领域结构化数据知识库构建。针对互联网海量的旅游领域相关的网页信息进行了下载整理并构建了三个本地知识库：旅游景点基本信息知识库、景点评价信息知识库和问题答案集知识库；(2)自然语言问句理解与解析方法研究。使用了基于模式匹配的方法和句子相似度计算的方法相结合来完成对问句的理解；(3)答案获取研究。答案获取分为两个方面：一个是从基本信息知识库中获取答案,对知识库的答案检索采取键值对的方式进行提取,即提取知识库中某个属性及其属性值；一个是从问题答案集知识库中获取答案,该检索方法速度快,检索准确度高；(4)景点推荐研究。深入研究了基于用户显示评分的协同过滤景点推荐算法。该方法主要是通过分析当前目标用户和知识库中其他用户的相似性,并由相似性高的若干用户产生景点的推荐。实验证明,该方法推荐效果良好；(5)基于旅游领域的中文问答原型系统设计与实现。该系统主要由模式匹配、句子相似度计算、旅游景点推荐、信息检索和答案获取等模块组成。该系统实现了从数据收集、结构化知识库的构建到语义检索的过程,达到了预期目的。
【关键词】：问答系统 知识库 模式匹配 相似度计算 旅游景点推荐
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 问答系统的研究背景和意义11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 几种常见的问答系统12-14
• 1.3.1 聊天机器人12
• 1.3.2 基于结构化数据的问答系统12-13
• 1.3.3 基于自由文本的问答系统13-14
• 1.3.4 基于常问问题集的问答系统14
• 1.4 问答系统基本原理14-15
• 1.5 景点推荐算法相关研究背景15-16
• 1.6 本文主要工作16-17
• 1.7 本文结构安排17-18
• 第2章 智能问答系统相关技术18-31
• 2.1 基于模式匹配的问题理解方法18-21
• 2.1.1 中文分词19-21
• 2.1.2 关键词提取及其扩展21
• 2.2 词语相似度计算21-24
• 2.2.1 基于《知网》的词语相似度22-23
• 2.2.2 基于《同义词词林》的词语相似度23-24
• 2.2.3 词语相似度计算的评价24
• 2.3 基于句子相似度计算的问题理解方法24-28
• 2.3.1 基于向量空间模型的TF-IDF的句子相似度方法25
• 2.3.2 基于语义词典的词语语义相似度方法25-26
• 2.3.3 基于语义依存的句子相似度方法26-28
• 2.3.4 句子相似度计算的评价28
• 2.4 基于用户评分的协同过滤景点推荐方法28-30
• 2.5 小结30-31
• 第3章 数据采集与知识库的构建31-44
• 3.1 数据来源的选择31
• 3.2 数据下载与解析31-34
• 3.2.1 旅游景点基本信息的下载与解析32-33
• 3.2.2 景点评价信息的下载与解析33-34
• 3.2.3 问题答案集的下载与解析34
• 3.3 知识库的构建34-41
• 3.3.1 旅游景点基本信息知识库的构建36-38
• 3.3.2 景点评价信息知识库的构建38-40
• 3.3.3 问题答案集知识库的构建40-41
• 3.4 知识库的索引41-43
• 3.4.1 旅游景点基本信息知识库的索引41-42
• 3.4.2 景点评价信息知识库的索引42
• 3.4.3 问题答案集知识库的索引42-43
• 3.5 小结43-44
• 第4章 面向问答系统关键技术44-51
• 4.1 问句理解流程44-47
• 4.1.1 基于模式匹配方法的句型模式学习46-47
• 4.2 多策略答案检索流程47-50
• 4.2.1 多策略答案信息检索框架47-49
• 4.2.2 旅游景点基本信息知识库的检索49
• 4.2.3 景点评价信息知识库的检索49-50
• 4.2.4 问题答案集知识库的检索50
• 4.3 小结50-51
• 第5章 问答系统的实现与评测51-64
• 5.1 本文的系统结构图51-52
• 5.2 系统的五大模块52-59
• 5.2.1 模式匹配模块53-54
• 5.2.2 相似度计算模块54-55
• 5.2.3 旅游景点推荐模块55-57
• 5.2.4 信息检索模块57-58
• 5.2.5 答案获取模块58-59
• 5.3 实验结果分析与评价59-62
• 5.3.1 模式匹配方法结果评价60
• 5.3.2 句子相似度计算结果评价60-61
• 5.3.3 景点推荐模块结果评价61-62
• 5.4 总结与展望62-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-69
• 攻读硕士学位期间参与的项目69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：438124