受限域FAQ中文问答系统研究
faq系统实施方案
faq系统实施方案FAQ系统实施方案。
一、背景介绍。
随着公司业务的不断扩大，客户对于产品和服务的了解和使用也越来越多样化。
为了更好地满足客户需求，提高客户满意度，公司决定引入FAQ系统，以便客户能够更方便、快捷地获取所需信息。
二、目标。
1. 提高客户满意度，通过FAQ系统，客户能够快速找到所需信息，解决问题，提高客户满意度。
2. 减轻客服压力，FAQ系统可以减少重复性问题的咨询，降低客服工作量，提高工作效率。
3. 提升品牌形象，提供便捷的自助服务，能够提升公司品牌形象，增强客户对公司的信任感。
三、实施步骤。
1. 确定需求，首先需要对客户的常见问题进行整理和分类，确定需要包含在FAQ系统中的内容。
2. 选择合适的FAQ系统，根据公司的实际情况和需求，选择适合的FAQ系统，可以是自主开发，也可以是购买成熟的产品。
3. 设计FAQ内容，根据客户需求和公司业务特点，设计FAQ内容，包括问题分类、问题解答、相关链接等。
4. 系统集成，将FAQ系统与公司现有的网站或客户端进行集成，确保客户能够方便地访问和使用FAQ系统。
5. 测试和优化，在上线之前，需要对FAQ系统进行全面测试，确保系统稳定可靠。
同时，根据测试结果对系统进行优化和调整。
6. 培训和推广，在系统上线之后，需要对客服人员进行培训，让他们熟练掌握FAQ系统的使用方法。
同时，需要通过各种渠道对客户进行推广，让他们了解并使用FAQ系统。
四、注意事项。
1. 确保内容准确性，FAQ系统中的内容需要经过严格审核，确保信息的准确性和权威性。
2. 及时更新，随着业务的发展和客户需求的变化，FAQ系统中的内容也需要及时更新，确保信息的时效性。
3. 提供多种访问途径，FAQ系统可以通过网站、APP、微信公众号等多种渠道进行访问，以满足客户不同的使用习惯。
4. 定期评估，上线后需要定期对FAQ系统进行评估，收集客户反馈意见，不断改进和完善系统。
五、总结。
通过实施FAQ系统，公司能够更好地满足客户需求，提高客户满意度，减轻客服压力，提升品牌形象。
基于受限领域自动问答系统设计
基于受限领域自动问答系统设计庄永新;武鹏;朱峰;黄振宇【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)034【摘要】The design of automatic question-answering system has been a research focus in the field of Natural Language Process⁃ing. Especially in the restricted domain, automatic question-answering system based on the problem base has advantages of accu⁃racy, shortcut and efficiency. The paper describes the design of an automatic question-answering system based on"computer net⁃work" course, which integrates the social networking technology. VSM model is used to construct the problem base. Experi⁃ments show that this system has a higher precision, which has certain significance of promoting.%自动问答系统的设计一直是自然语言处理领域的研究热点。
尤其是在受限领域，基于问题库的问答系统具有准确、快捷和高效等优点。
该文设计了一种融合社交网络技术的基于《计算机网络》课程的自动问答系统，其问答库的构建采用了VSM模型。
实验证明，该系统具有较高的准确率，有一定的推广意义。
【总页数】3页(P8186-8187,8195)【作者】庄永新;武鹏;朱峰;黄振宇【作者单位】江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.基于文本蕴涵的受限领域自动问答方法研究 [J], 欧石燕2.面向远程教育的限定领域内自动问答系统设计 [J], 刘旭东;施乐军3.一种基于词共现图的受限领域自动问答系统 [J], 钱强;庞林斌;高尚4.基于Web的受限领域问答系统研究及应用 [J], 张莉;李东生;肖燕峰5.基于本体的受限领域问答系统研究 [J], 刘杰;樊孝忠;王涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
信息检索报告关于 食品安全
信息检索报告关于食品安全
一．主题：食品安全
（一）从CNKI、万方类中文数据库中查找至少30篇中文参考文献，对其题录、文摘进行记录
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(二). 内容分析
现今的问答系统多种多样，有给予网页的，也有给予某种特定领域的等等，现在主要趋于智能化和人性化的问答系统，智能化的问答系统可以给人们带来许许多的方便。
问答系统的完善可以给人类带来意想不到的便捷，可以使人们在日常生活中的生活和学习效率大大的提高。
二．主题：Question answering system
（一）从Emerald类外文数据库中查找至少15篇外文参考文献，对其题录、文摘进行记录。
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三．五个专题网站:
1.Baidu
2.Sohu
3.Google
4.Yahoo
5.Soguo。
受限领域问答系统的中文问句分析研究
如何使用问句语义表征来表示 问句分析 的结果 ，将该 方法 应用于某受 限领 域问答系统中。实验结果表明 ，使用该方法进行 中文 问句分析 ，
准确率达 ９ ％以上 ，可以在实际的问答系统中使 用该方法 。 ０
关键词 ：本体 ；受 限领域 问答系统 ；中文 问句分析 ；问句语义表征
Ｓｕ ｙ０ ｈｎ ｓ ｅｔ ｎＰ ｒｉｇ０ ｅｔｉｔｄｄ ｍａｎ ｔ ｄ ｎＣ ｉｅｅ Ｑｕ ｓｉ ａ ｓ ｆ ｓｒ ｅ —ｏ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｃ Ｑｕ ｓｉｎＡｎ ｗｅｉｇＳ ｓｅ ｅｔ ｓ ｒｎ ｙｔｍ ｏ
１ 概述
问答系统（ ｅｔ ｎＡｎｗ ｒ ｇ ＱＡ 是 目前 自然语言处理 Ｑｕ ｓｏ ｓ ｅｉ ， ） ｉ ｎ
题通过信息检索技术 直接从领域文 本中提取答案 。基于 Ｆ Ｑ Ａ
库 的问句匹配技术主要采用计算 问句语义相似度 的方法进行
处理 ；基于领域本体 的逻辑推理技术主要根据本体关系进行 推理 ；基于 领域文本 的答案提取技术主要依据问句语 义表征 与领域文本标记进行 匹配，并适当地辅 以信 息检索技术 。
ｐ ｔ ｏ ｗａ ｄ ａ Ｄ ｗ ｔ ｏ ａ ｓ ｉ ｅ ｅ ｑ ｅ ｔ ｓｂ ｓ ｄ Ｏ ｎ ｏ ｏ ｎ ｕ ｓｉ ｎ ｓ ｍａ ｔ ｄｅ ， ｎ ｘ ｌ ｒ ｓｈ ｗ Ｏ ｕ ｅ ｑ ｅ ｔ ｎ ｓ ｍａ ｔ ｕ ｓｆ ｒ ｒ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｐ ｒｅ Ｃｈ ｎ ｓ ｕ ｓｉ ａ ｅ Ｄ ｏ ｔ ｌ ｇｙ ａ ｄ ｑ ｅ ｔ ｅ ｎ ｉ ｍｏ ｌ ａ ｄ ｅ ｐ ｏ ｅ ｏ ｔ ｓ ｕ ｓｉ ｅ Ｏ ｏｎ ｏ ｃ ｏ ｎｉ ｃ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｎ ｈ ｅ ｕ ｔ ｆｑ ｅ ｔ ｎ ｐ ｒ ｉ ． ｒ ｓｒｃ ｅ — ｏ ａｎ ｑ ｅ ｔ ｎ ａ ｓ ｒｎ ｙ ｔ ｍ ｄ ｐ ｉ ｇ ｔ ｉ ｑ ｅ ｔ ａ ｓｎ ｔ ｏ ｓ ｅ ｒ ｓ ｎ ａ ｉ Ｏ ｒ ｐ ｅ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌｓｏ ｕ ｓｉ ａ ｓｎｇ Ａ ｅ ｔ ｔ ｄ ｄ ｍ ｉ ｕ ｓｉ ｎ ｗｅ ｉ ｇ ｓ ｓ ｅ ａ ｏ ｔｎ ｈ ｓ ｕ ｓｉ ｐ ｒｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｏ ｔ ｏ ｉ ｏ ｏｎ
基于问句相似度的中文FAQ问答系统
基于问句相似度的中文FAQ问答系统叶正;林鸿飞;杨志豪【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2007(043)009【摘要】常见问题(FAQ)问答系统是一种在已有的"问题-答案"对集合中找到与用户提问相匹配的问句,并将其对应的答案返回给用户的问答式检索系统.其关键问题是用户提出问句与FAQ库中问句进行相似度计算,找出FAQ库中最相近的问句,并返回事先存储好的问题答案.通过对常见问句特点的研究,给出一种基于分解的向量空间模型和语义概念的问句相似度计算方法,其主要思想是对一个问句向量进行分解,提取其三个关键部分:问点、主题词和疑问词,表示成三个分向量,然后对每个分向量计算基于<HIT-IRLab同义词词林(扩展版)>的语义相似度,通过线性加权就可以得出两个问句的语义相似度.试验表明,与传统的基于向量空间模型的TF-DF问句相似度计算方法相比,可以提高问句匹配的精度.【总页数】4页(P161-163,248)【作者】叶正;林鸿飞;杨志豪【作者单位】大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024;大连理工大学,计算机科学与工程系,辽宁,大连,116024【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于余弦距离的中文问答系统中问句相似度计算 [J], 陈仕鸿;刘晓庆2.基于概念图的中文FAQ问答系统 [J], 卜文娟;张蕾3.基于Word2vec和句法规则的自动问答系统问句相似度研究 [J], 刘杰;白尚旺;陆望东;党伟超;潘理虎4.基于TFIDF的社区问答系统问句相似度改进算法 [J], 赵胜辉;李吉月;徐碧;孙博研5.基于word2vec和LSTM的句子相似度计算及其在水稻FAQ问答系统中的应用[J], 梁敬东;崔丙剑;姜海燕;沈毅;谢元澄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
faq知识库系统设计
faq知识库系统设计FAQ（Frequently Asked Questions）知识库系统设计随着互联网的快速发展，越来越多的企业和组织在网站上提供FAQ （Frequently Asked Questions）知识库，以帮助用户解决常见问题。
FAQ知识库系统设计的目的是为了提供一个方便、快捷、准确的解决问题的平台，使用户能够迅速找到答案，节省时间和精力。
一、系统需求分析在设计FAQ知识库系统之前，首先需要进行系统需求分析。
这包括确定用户需求、界面设计、数据库设计等方面。
1. 用户需求分析了解目标用户群体的需求对于设计一个成功的FAQ知识库系统至关重要。
通过调研和用户反馈，了解用户常见的问题和疑惑，为系统设计提供参考。
2. 界面设计系统界面设计要直观、简洁、易用。
应该采用分类和搜索的方式，使用户能够快速找到所需的问题和答案。
同时，界面要兼容不同的设备，以便用户能够随时随地访问。
3. 数据库设计FAQ知识库系统的核心是数据库，其中存储了大量的问题和答案。
数据库的设计要合理，包括问题的分类、标签、答案的关联等，以便用户能够准确地找到所需的信息。
二、系统功能设计FAQ知识库系统的功能设计是为了满足用户的需求，提供高效的问题解决方案。
1. 问题分类将问题按照一定的分类方式进行归类，可以根据问题的主题、类型、难易程度等进行分类，以便用户快速找到相关问题。
2. 关键词搜索用户可以通过输入关键词进行搜索，系统会根据关键词匹配相应的问题和答案。
搜索结果应该按照相关度排序，以便用户能够快速找到最相关的答案。
3. 答案展示系统应该将答案以清晰、易读的方式展示给用户。
可以采用文本、图表、表格等形式，以便用户理解和消化。
4. 用户反馈用户在使用FAQ知识库系统过程中，可能会遇到问题或有意见和建议。
系统应该提供用户反馈的功能，以便收集用户的反馈信息，及时改进和优化系统。
三、系统设计与实现在完成需求分析和功能设计后，就可以进行系统的设计和实现。
基于FAQ的智能答疑系统
自动答疑的主要环节和基本程
自动答疑过程包括四个主 要环节 ：汉语自动分词 、 关键词提取与同义词变换、 建立候选问题集和问句相 似度计算 基本流程如图所示。
自动分词
对问句进行分词处理是智能答疑的第一步，而词库的 设计直接关系到分词的好坏进而影响搜索的结果。由 于在答疑系统中，学生的提问一般专业性强，多是针 对某门课程，并且问题简洁短小。因此本文中，为答 疑系统设计 了如下三个词表： ① 常用词表 ：如“的”、“了”、“请 问”等出现频 率较 高但与语义关 系不大 的词 ，同时它们还是最好 的分词 标识符 。 ② 专业词表 ：如《计算机 网络 》中“网络”、“局域 网”等专业词汇。与此同时 ，它还包括了课程中的重 要词组及搭配 ，如“网络安全”等 ，这样可以大大 提高答疑系统的效率。 ③ 同义词表：如“电脑”与“计算机”、“互联网” 与 “Internet”等同义词及中英文转换 。
基于知网的语义相似度计算
(1)语义距离：两个词对应的义原在义原树中的最短 距离.如果两个词中有一个词的义原无法在6 棵义原 树中找到,或者2 个词的义原分别处于2 个不同的义 原树,则认为这2 个词之间的语义距离为∞. static private HashMap<Integer, Integer> tree; // 表 示森林各节点之间的关系 static private HashMap<String, Integer> items; // 表 示个节点内容 (2)语 义相似度 ： s ( U , V) = alphe/ （alphe+距离） alphe = 1.6； 注：浮点运算
t (i) max P[q1q2 ...qt 1 , qt i, o1o2 ...ot | ]
faq名词解释
faq名词解释FAQ是Frequently Asked Questions的缩写，意为“常见问题解答”。
它通常是在网站、软件、产品或服务的帮助中心或支持页面上的一系列问题和答案的集合，旨在回答用户可能遇到的常见疑问，帮助用户在使用过程中解决问题。
FAQ的目的是为用户提供快速的问题解答和帮助，减少用户与客服人员进行联系的次数，提高用户体验并提升效率。
通过FAQ，用户可以自助解决问题，不必等待客服回复或进行电话咨询。
同时，FAQ也为公司或组织节省了人力和资源，减少了重复回答相同问题的时间。
一个FAQ通常包含一系列常见问题和对应的解答。
这些问题可能涉及到产品或服务的功能、使用方法、故障排除、支付和退款等方面。
答案通常简洁明了，以便用户能够迅速理解并解决问题。
FAQ还可以提供相关的链接或参考资料，以便用户深入了解或继续研究相关主题。
在编写FAQ时，需要考虑目标用户的需求和水平，将常见问题归类并按照逻辑顺序排列。
FAQ的语言应简洁明了，尽量避免使用复杂的技术术语或行业术语，以便广大用户都能够理解。
此外，FAQ应定期更新和维护，以便及时添加新的常见问题和解答，删除过时的问题或答案。
FAQ的好处不仅仅是解答用户的问题，还有其他方面的益处。
首先，FAQ提供了一种集中回答常见问题的方式，可以确保所有用户都能获得一致的解答，避免了不同客服人员给出不同答案的情况。
其次，FAQ也可以提高公司或组织的公信力，显示出其专业水平和对用户需求的关注。
再次，FAQ可以减少用户的等待时间，提高效率，节省用户和客服人员的时间成本。
总之，FAQ是一种提供快速问题解答和帮助的常见方式，广泛应用于网站、软件、产品和服务的帮助中心或支持页面。
通过提前回答用户可能遇到的常见问题，FAQ能够提高用户体验，提高效率，并减少公司或组织的人力和资源成本。
FAQ的设计与使用实验报告
FAQ的设计与使用实验报告
FAQ（FAQ，frequently-asked questions）问答系统表示常见问题问答系统，常用于一些特定领域的智能客服，将用户经常问到的高频问答对索引起来，当新的提问命中时可以快速回答，准确而高效。
本文介绍一个简单的FAQ问答系统实现。
基于检索和排序的两阶段框架，检索阶段基于Elasticsearch检索引擎、排序阶段基于语义匹配深度学习模型。
后端基于SpringBoot系列框架。
对话是核心功能，提供一问一答的交互式方式。
人机对话：用户提出问题，系统给出回答。
FAQ问答对持久化保存在MySQL中，管理员只需维护MySQL中的数据。
但是在对话时，系统不会去访问MySQL，而是通过ES检索引擎进行检索。
因此，保证MySQL和ES的数据一致非常重要。
系统是简化版的，基本只保留了人机对话功能，问答对也只用了一张表，实际上对于一个高频问题，可以多生成一些与之相似的问题用于扩大搜索范围。
另外，如果需要增加问答对，需要对MySQL数据表增加行数据，然后使用同步功能在ES建对应索引即可。
北京理工大学计算机系研究生导师简介及课题
樊秀梅
副教授 电话13021961698
宋晔 主要研究网络信息处理与信息安全技术、 分布式数据库技术、中间件技术。
1 国家外汇管理平台体系研究
1.研究方向：计算机应用技 术 2.专业特长：网络信息处理 与信息安全、分布式数据库 、数据挖掘、中间件技术。 3.联系方式： 手机13021284280 小灵通83751305 邮箱songye6666@ 郭平,教授,博士生导 师.IEEE 高级会员(senior member)。国家自然科学基 金委员会第11,12届信息科 学部学科专家评审组成员、 《计算机辅助设计与图形学 学报》编委,江苏省智能卡 工程中心技术委员会委员、 中国计算机学会容错计算专 68940964
基于Affinity Propagation 算法的 软件复杂性度量分析
研究软件复杂性度量的特性，研究一种新的 聚类分析算法，并将该算法应用到复杂性度 量分析。 “计算机 科学”国 家重点实 验室开放 课题
郭平
4 软件可靠性模型研究
研究软件可靠性模型，利用模型对软件的可 靠性进行评估
课题 软件质量预测研究 对软件进行静态测试，获取软件的度量数 据，利用所获取的数据对软件质量预测。 办公地点：计算中心410
手机：13910614055 邮件： guoguisuo@
手机：133666296896 办公：68913292
贾云得，教授，博导。现任 校位委员会委员、学院常务 副院长；兼任中国计算机学 会理事、中国图像图形学会 常务理事、中国人工智能学 会理事；任《Int J of Humanoid Robot》、《计算 机辅助设计与图形学学报》 、《中国图象图形学报》、 《北京理工大学学报》编委 。近5年来，作为项目负责 联系方式：13601255999 副教授，研究二级学科：计 算机系统结构，目前主要研 究领域：嵌入式片上系统， 电话13520785629 邮箱bs.jiang@ 李冬妮，女，工学博士，副 教授。1996年8月年考入东 北大学实验班；2000年8月 联系方式：ldn@ 13522476168 1998年在华中科技大学电子 与信息工程系获学士学位。 1998-2001年在华中科技大 学电信系担任教师。2001年 7月获美国全额奖学金赴美 联系方式：fli@ 李侃,博士,副教授： 研究方向：人工智能、计算 机网络
基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统研究
基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统研究摘要：随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统在各个领域得到广泛应用。
本文基于常见问题与知识图谱的构建，研究并设计了一个针对学分制的智能问答系统。
通过对学分制的相关问题进行整理和归类，并利用知识图谱构建问题与知识的关联，实现了智能问答系统的建立，并初步对系统进行了测试。
结果表明，本系统可以有效地解决学分制相关问题，为学生和教师提供了便捷的信息交流平台。
未来，还可以进一步完善系统功能，提高系统的智能化水平和应用范围。
关键词：智能问答系统；FAQ；知识图谱；学分制；二、相关工作智能问答系统是人工智能领域的一个重要方向，相关研究有着广泛的应用价值。
目前，已经有很多研究基于FAQ和知识图谱来构建智能问答系统。
FAQ是指常见问题和解答，通过对FAQ的整理和分类，可以快速构建一个智能问答系统的基础。
知识图谱则是用来表示知识的图结构，在知识图谱的基础上，可以让智能问答系统更加智能化，提高系统的精准度和用户体验。
三、系统设计1. 数据收集需要对学分制相关的常见问题进行收集和整理。
这些问题主要来自于学生、教师和教务管理人员在学分制实施中遇到的问题，例如学分的计算方法、选课规则、学分转换等。
通过问卷调查和访谈等方式，获取了大量的学分制相关问题。
2. FAQ的建立在数据收集的基础上，对问题进行分类和整理，构建起一个完整的FAQ数据库。
对于每个问题，还需要补充相应的解答，以便系统能够通过关键词匹配来快速定位问题的答案。
3. 知识图谱的构建在FAQ的基础上，构建起一个知识图谱，将问题和知识进行关联。
知识图谱是一个包含实体、关系和属性的图结构，对于学分制相关的知识，可以构建出一个知识图谱，用于表示不同概念之间的关系，使得系统更加智能化。
4. 系统开发基于FAQ和知识图谱，开发出一个智能问答系统。
用户可以通过输入问题的方式来获取问题的答案，系统会通过关键词匹配、知识图谱检索等方式，找到相应的答案并进行返回。
基于概念图的中文FAQ问答系统
［ ｙｗｏ ｄ Ｉｃ ｎｅ ｔ ｒｐ ；ｉ ｌ ｉ ； ｒｑ ｅ ｔ ｋｄＱ ｅｔ ｎＦ Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｃｐ ａｈ ｓ ａ ｔ Ｆｅ ｕｎｌ Ａｓｅ ｕ ｓ ｏ （ＡＱ） ｅ； ｕｓ ｏ —ｎｗｅｉｇｓｓ ｍ ｇ ｍｉ ｒｙ ｙ ｉ ｓｔｑ ｅｔ ｎａ ｓ ｒ ｙｔ ｉ ｎ ｅ
３ 基于概念图的 Ｆ Ｑ问答系统 Ａ
Ｆ Ｑ 自动 问答系统 的核心问题是如何快速地 将用户所提 Ａ 出的问题与 Ｆ Ｑ数据库 中的问题比较 ， Ａ 进而确定与其最相 似
的 问 题 ，如 果 有 ，则 将对 应 的 答 案 作 为 结 果 返 回 给 用 户 。从
数 学 的 角 度 看 ， 以用 ２ 映射 表 示 Ｊ ： 。 可 个 ： Ｑ Ａ 。其 中 ， Ｑ 表 示 用 户 提 问的 问 题 ； １ １
式表示用户 问句及在 Ｆ ＡＱ 库 中找到 的候选 问句集 中的问句 ，通 过改进的概 念图语义相似度计算 问句相似度 ，在候选 问句集 中找到相似 的 问句并将答案返 回给 用户 。该系统能够 自动更新 和维护 Ｆ ＡＱ 库 。实验结果表明 ，与基 于关键词的句子相似度相 比，基于语义 的句子相似 ： 度提高 了问题 匹配 的准确率 。 关健词 ：概念 图；相似度 ；常 问问题集 ；问答 系统
ｌ
，
［ ｂ ｔａ ｔ ｔｏ ｆ ｏ ｕａｉｎｓｎｅ ｃ ｉ ｌ ｉ ａｅ ｎｃ ｎｅ ｔ ｒｐ ｒｐ ｓｄａ ｄｔｅ ｉｅｅ ｒｑ ｅ ｔ ｋ ｄＱｕ ｓｏ （ＡＱ） ｅ Ａ ｓｒｃ！Ａｍｅｈ ｄｏ ｍｐ ｔｔ ｔｎｅｓ ａ ｔ ｂｓｄｏ ｏ ｃｐ ａｈｉ ｐｏ ｏｅ ｎ ｎ ｓ ｅｕ ｎｌ Ａｓｅ ｅｔ ｎＦ ｃ ｏ ｅ ｍｉｒ ｙ ｇ ｓ ｈ Ｃｈ Ｆ ｙ ｉ ｓｔ
中图 分类号： ９５ Ｎ４
问答系统研究综述
问答系统研究综述一、系统定义与背景问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）的计算机系统，旨在回答用户提出的问题。
它涉及人工智能、机器学习、自然语言理解等多个领域，是当前信息技术研究的热点之一。
随着互联网和移动设备的普及，问答系统在人们日常生活和工作中发挥着越来越重要的作用，例如智能客服、智能助手等。
二、研究目的与方法问答系统的研究目的在于提高系统的准确性和效率，以便更好地满足用户需求。
研究方法主要包括以下几个方面：1. 自然语言处理技术：问答系统需要具备自然语言处理的能力，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，以便对用户问题进行理解和分析。
2. 知识图谱：知识图谱是问答系统的重要组成部分，它包含了各种领域的知识和信息。
通过构建和维护知识图谱，问答系统可以更加准确地回答用户问题。
3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是问答系统的核心，它们可以帮助系统自动学习和优化答案生成和排序算法，提高系统的效率和准确性。
4. 自然语言生成：自然语言生成是问答系统的另一个重要方面，它可以根据系统生成的答案自动生成自然语言文本，以便更好地满足用户需求。
三、技术原理及实现问答系统的技术原理主要包括以下几个步骤：1. 问题分析：对用户提出的问题进行分析，包括关键词提取、情感分析等。
2. 答案生成：根据问题分析的结果，从知识图谱或数据库中提取相关信息，生成多个可能的答案。
3. 答案排序：对生成的答案进行排序，根据其相关性和可靠性等因素，选择最合适的答案。
4. 答案输出：将选定的答案以自然语言形式输出给用户。
四、应用场景与优势问答系统具有广泛的应用场景，例如：1. 智能客服：通过问答系统，企业可以提供更加高效和便捷的客户服务。
用户可以通过自然语言与机器人进行交流，获取相关信息和解决方案。
2. 智能助手：问答系统可以作为智能助手，帮助人们解决日常生活中的问题，例如健康咨询、旅游攻略等。
同时也可以为个人提供信息查询和知识普及等服务。
问答系统_精品文档
问答系统引言问答系统是一种人机交互的软件系统，通过自动回答用户提出的问题，帮助用户获取所需的信息。
随着人工智能和自然语言处理的发展，问答系统在日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
本文将介绍问答系统的定义、分类、应用领域以及目前的研究进展。
一、定义问答系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的软件系统，旨在回答用户提出的问题。
它能理解用户的自然语言输入，并在特定的知识库或数据库中搜索相关的信息，然后根据问题提供准确的答案。
问答系统的关键技术包括自然语言理解、信息检索、信息抽取和答案生成。
自然语言理解是指将用户的自然语言输入转化为机器可以处理的形式，包括词法分析、句法分析和语义分析等。
信息检索是指在知识库或数据库中根据用户的问题搜索相关的信息，常见的技术有倒排索引和向量空间模型等。
信息抽取是指从搜索得到的信息中提取相关的答案，常见的技术有实体识别和关系抽取等。
答案生成是指根据搜索结果和抽取出的信息生成回答，可以是文本、语音或图像形式。
二、分类问答系统可以根据其应用领域和实现方式进行分类。
根据应用领域，问答系统可以分为通用问答系统和领域专属问答系统。
通用问答系统旨在回答任意领域的问题，通常通过广泛的知识库和大规模的数据集训练得到。
而领域专属问答系统则专注于某个特定领域，例如医疗、法律或金融等，通过针对性的知识库和数据集进行训练。
根据实现方式，问答系统可以分为基于规则的问答系统和基于机器学习的问答系统。
基于规则的问答系统使用预定义的规则和模板来回答问题，需要手动定义规则和模板，因此对领域知识的要求较高。
而基于机器学习的问答系统则通过训练数据和机器学习算法来自动学习和改进回答问题的能力，无需手动定义规则和模板。
三、应用领域问答系统在多个领域都有广泛的应用。
在教育领域，问答系统可以为学生提供在线学习和辅导，回答他们的问题并帮助他们解决学习难题。
在客户服务领域，问答系统可以处理用户的问题和投诉，提供即时、准确的回答和解决方案。
基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统研究
基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统研究随着现代教育体系的快速发展，学分制成为很多高校的管理模式之一，但是对学分制的理解以及相关问题的解答，对于学生和教师来说仍是一个挑战。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统，可以自动回答用户的问题。
本系统的核心技术包括FAQ和知识图谱。
FAQ提供了常见的学分制问题列表，以便用户能够快速找到他们需要的答案。
而知识图谱则根据学分制的知识体系建立，包含了大量学分制相关的知识点和实体，可以从多个维度展示学分制的原理和规则。
首先，用户输入问题或者关键词，系统通过关键词匹配自动从FAQ中获取与问题有关的答案，如果用户没有找到自己的问题，系统就会基于自然语言处理技术将问题解析成语义信息，然后在知识图谱中搜索该问题的答案。
知识图谱是一种可视化、语义化的知识表示方式，可以展示学分制的知识体系以及相关的知识点和实体。
系统将搜索到的答案按照相关程度排序，最后呈现给用户。
本系统的优势在于可以自动化完成学分制相关问题的解答，同时提供了与学分制相关的知识图谱，让用户可以自行寻找他们需要的知识点并深入了解学分制的相关规则。
此外，知识图谱可以随时更新和扩展，让系统始终保持最新的知识。
在实现这个系统的过程中，我们需要收集大量关于学分制的问题及答案，构建FAQ库；并建立起学分制知识图谱，将学分制的知识点和实体进行分类整理。
然后，利用自然语言处理技术将用户输入的问题解析成语义信息，再在FAQ和知识图谱中搜索答案，并将答案返回给用户。
综上所述，基于FAQ与知识图谱的学分制智能问答系统可以有效地解决学生和教师在学分制体系上遇到的问题。
这个系统不仅可以为用户提供便捷的问题解答服务，还能让用户深入了解学分制的规则和知识体系。
智能问答系统研究
智能问答系统研究智能问答系统是一种能够理解用户提出的问题，并给出准确答案的人工智能系统。
随着自然语言处理和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在各个领域得到了广泛应用。
智能问答系统的核心任务是理解用户提出的问题，并从已有的知识库或文档中找到最佳答案。
在中文智能问答系统研究中，面临的挑战主要有以下几个方面。
中文语言的复杂性使得问题的理解变得更加困难。
中文涉及到大量的汉字、词汇和短语，而且中文的语序和表达方式与英语等其他语言不同。
解决中文问答问题需要特别的中文文本处理技术。
中文的歧义性和上下文依赖性也是中文智能问答系统的挑战之一。
中文往往存在多义词和歧义的短语，理解问题的意思需要考虑上下文的语境。
这需要问答系统能够准确地理解句子的语义，同时能够理解句子所在的文本上下文。
中文智能问答系统还需要处理来自用户的复杂问题。
用户提问的问题可能是复合问题，涉及多个子问题。
“明朝的最后一个皇帝是谁？他的后代有什么？”问答系统需要能够分析并解答这种复合问题。
在解决这些挑战的过程中，研究人员采用了多种技术。
首先是自然语言处理技术，将中文文本转化为计算机能够理解和处理的形式。
其次是信息检索和知识图谱技术，通过对大量已有的文档和知识库进行建模，使得问答系统能够从中找到有关问题的答案。
深度学习技术也在中文智能问答系统中得到了广泛应用。
通过训练神经网络模型，使得问答系统能够自动提取问题和答案之间的关联，并进行准确的答案回复。
使用卷积神经网络和循环神经网络可以实现对中文文本的语义理解和上下文分析。
未来，中文智能问答系统的研究还将继续深入。
随着深度学习和自然语言处理技术的不断发展，我们可以期待更加准确和智能的中文问答系统的出现。
这将对各个领域的应用和用户体验产生积极的影响。
智能问答系统关键技术研究项目2024
智能问答系统关键技术研究项目引言概述：智能问答系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的应用，旨在提供与人类对话类似的交互方式，帮助用户解决问题并获取相关信息。
为了实现这一目标，智能问答系统需要依赖一系列关键技术，本文将对这些关键技术进行研究与探讨。
正文内容：一、语义理解技术1. 文本解析：对输入的自然语言句子进行分析与处理，将其转化为可理解的内部表示形式。
2. 语义角色标注：识别句子中的动词、名词等成分，并为其关联上相应的语义角色，以支持句子的语义理解。
3. 实体识别与链接：识别句子中的实体 (如人物、地点、组织等)，并将其链接到知识库中的相应实体，以便进行后续的关联推理与查询。
二、知识表示与存储技术1. 知识图谱构建：将海量的结构化和半结构化数据进行融合，构建一个包含丰富实体关系及属性的知识图谱。
2. 知识表示学习：利用深度学习技术，将知识库中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，以便进行更高效的相似性计算和语义推理。
3. 知识更新与维护：定期对知识图谱进行更新和维护，及时加入新的信息和删除过时的数据，以保持知识的时效性和准确性。
三、问题解析与推理技术1. 问题分类与归类：将用户提出的问题进行分类归类，以便系统能够更好地理解问题的意图并采取相应的解决策略。
2. 信息检索与过滤：通过查询知识图谱或其他数据库，筛选出与问题相关的信息并进行排序，提高问题回答的准确性和效率。
3. 推理与推理机制：通过逻辑推理、规则推理等技术，基于已有的知识和问题的上下文信息，进行问题答案的推测和推理。
四、问答生成与展示技术1. 答案生成：根据问题的意图和上下文信息，生成符合用户需求的问题答案，可以是文本形式的、图像形式的或其他形式的答案。
2. 答案评估与排序：根据答案的准确性、完整性和可信度等指标，对生成的答案进行评估并进行排序，以便选择最优的答案进行展示。
3. 界面设计与交互优化：设计用户友好的交互界面，提供多种交互方式（如文字输入、语音输入等），以便用户更方便地进行提问和获取答案。
受限领域中文问答系统问句分析研究
２８ ５８
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计 算 机 工程 与 设计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｎ ｄ ｅ ｇ ｏ ｐｔ ｇ ｅｒ ｇ ｎ ｓ ｎ ｅＥ ｎ ｉ ａ Ｄ ｉ
・开 发 与 应 用 ・
受限领域中文问答系统问句分析研究
蒋 昌金 ， 彭 宏 ， 马 千里 ， 林正 春 ， 王 成
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Ａ ｓｒ ｃ ：Ｑ ｅｔ ｎｐ ｒｉｇ ｓ ｅ ｏｔ ｔ ａ ａ ｕ ｓ ｏ ｓ ｒ ｇ ｙ ｔｍ ａ ｄ ｔ ａ ｇ ｉ ｃｎ ｅ ｔ ｎ ｈ ｌ ｗｉｇ ｅ ｒｈｎ ｂ ｔａ ｔ ｕ ｓ ｏ ｓ ｖ ｒ ｉ ｒ ｎ ｒ ｏ ｅ ｔ ｎ ｎ ｗｅｉ ｓ ｓ ｉｎｆ ａ ｔ ｆ ｃ ｏ ｅ ｏｌ ｎ ａｃ ｉ ｉ ａ ｎ ｉ ａ ｙ ｍｐ ａ ｐ ｔ ｆ ｑ ｉ ａ ｎ ｓ ｅ ｎ ｉｈ ｓ ｉ ｅ ｔ ｆ ｏ ｓ ｇ
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一种基于词共现图的受限领域自动问答系统
（ 江 苏科技 大 学 计算机 科 学与 工程 学院 ，江 苏 镇 江 ２ １ ２ ０ ０ ３）
摘
要 ：提 出 了一 种基 于 高频 词和 共现词 的文本 主题词 抽 取 方法 。该 方 法 充分 考 虑到 文 档 的统 计 信 息和 语 义
信息， 通过 对提 问 问题 和答 案库 中答 案的相 似度 计算排 序 ， 输 出候 选答 案 。提 出一种具 体的 应 用模 型 ， 分 别从 问
ｕ ｅ ， ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ，ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ａ ｎ ｄ ｎｓ ａ ｗ ｅ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｓ ．
题 的分析 、 信 息检 索和 答案抽 取 三个模 块进 行 系统的设 计 ， 具 有一 定的 应用价 值 。 关键 词 ： 自动 问答 ；主题 词抽 取 ； 词 共现 图
中图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献 标志 码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ０ ０ １ ． ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ｏ ３ — ０ ８ ４ １ ． ０ ３
Ｑ Ｉ Ａ Ｎ Ｑ ｉ ａ ｎ ｇ ， Ｐ Ａ Ｎ Ｇ Ｌ ｉ ｎ — ｂ ｉ ｎ ， Ｇ Ａ Ｏ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＣ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＳ ｏ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ２ ０ ０ ３，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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关 键词 受限域问答系统; 常问问题库; 领域本体库; 问句相似度;
‘昆明理工大学信息工程与 自动化学院 昆明 65005 ) ( 1 2(云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所 昆明 650051 )
3(郑州大学信息工程学院 郑州 450052 )
( : t四@bit . edu . cn)
A FAQ Question Answer ing System Based on Restr icted Domain
计算机研究与发展 Journal o CO f mputer Re e rch and De elopment sa v
IS N 1000一 S 1239l CN l l 一 1777/ TP 44( Suppl. ) : 388一393， 2007
受限域 FAQ 中文问答系统研究
余 涛2 邓 辉 正1 ， 锦 ，韩 露 存 ‘郑 蕴 剑 1 ，毛 礼 志 ，郭 毅 2 ，
Yu zhengta lO Deng j inhuil ， Lul ， c unlil ， o 2， Han Mao zheng zhiyun3， Guo j ianyil， and 2
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advis ry system in restricted domain . A FAQ question answering system model is Presented in this paper . o
With the help of the idea of ontology ， kn wledge ba e is constructed in the domain . With the help of the a o s language KI〕 ( kn wledge database mark一 language ) of HowNet ，the domain ontology and the ML o up relationship between onton gies are definited and described ，and the fusion of domain knowledge b se o a
(do ain H wNet) and c mmon knowledge ba e (H wNet ) is realized. On this basis， question sentence m o o s o a
similarity calculation method is implemented ， which makes use of t he characteristics of the domain question sentence and combines morphological relationshiP， syntactic interdependent relationship and the concePtua1 relat ionship of domains among question sentences . And ba ed on the question similarity ca1 ation ， s cu1 retrieval of related quest ion sentences from the candidate question base and ext raction of question answers can be implemented with t his method . The result of Yunnan tourism question answer model experiment
Kunming 650051)
3( 。1聊 o ln rmatio， 1 f f o Engine ri眼， e 众en召入 u i* r ￡ z eng之ou 450052) 戈ou n s 勿， h 丙
Ahstract
FAQ ( frequently一 asked question ) is a good question一 answer model to realize busines and一 s
sh ow s t h a t t h is m et h od is feasib le an d effect ive .
Key words restricted domain question answering system ; frequn ontology base ; question similarity 摘 要 在受限域中采用常问问题( FAQ) 实现业务咨询 系统是一种较好的问答模式， 出了一种受限域 提 FAQ 问答 系统模型， 借助 于本体论的思想， 构建 了领域知识库 ， 用 KDML 语 言定义和描述 了领域本 利 体及本体之间的关系， 并实现了领域知识库“ 领域知网” 与常识库“ 知网” 的融合. 在此基拙上， 提出了一 种问句相似度的计算方法， 该方法借助领域问句所具有的特点， 结合问句中的词法关系、 句法依存关 系 及领域概念关系， 实现问句相似度计算. 并以相似度计算为基础， 从侯选问题集中检索相关问句， 提取 问题答案. 云南旅游 FAQ 问答原型系统测试结果表明该方法可行， 有较好的效果.