QA系统摘要式读书报告

49%-89%
1、系统采用的处理自然语言的算法不同 2、问题的领域不同
Abdelghani BOUZIANE,Djelloul BOUCHINA,Noureddine,Mimoun.Question Answering Systems Survey and Trends[J].AWICT 2015,366-375.
简述QA系统过程
英文
中文
Abdelghani BOUZIANE,Djelloul BOUCHINA,Noureddine,Mimoun.Question Answering Systems Survey and Trends[J].AWICT 2015,366-375.
SPARQL（Simple Protocol and RDF Query Language） 是用于 RDF 数据的标准查询语言， 可以把RDF文件比作数据库文件， SPARQL比作SQL。
• Noam Chomsky.Aspects of a Theory of Syntax[M].MIT Press,Cambridge,Mass.1965. • 孙靖. 基于中文自然语言理解的问答系统研究[D].西安建筑科技大学,2013. • 杜永萍,黄萱菁. 开放领域的QA系统结构及性能分析[J]. 模式识别与人工智能,2009,04:527-531.
QA系统摘要式读书报告
汇报人：龚灵杰
QA系统的起源及国内外现状 • 一、简述QA系统过程 • 二、主要方法分类 • 三、基于概念图的QA系统 • 四、评价 • 参考文献
QA系统的起源及国内外现状
• 起源： • 智能问答系统是人工智能的一个分支，可在20世纪“图灵测试”中找到雏 形。图灵测试是一种检测机器是否具有人类智能的方法，测试通过与 人问答谈话的方式判断计算机是否具有人类智能，从这角度看可以将“ 图灵测试”当成问答系统理论模型的雏形。 • 现状： • 2007年的学术报告中，最佳的英文问题问答系统正确率达到了70.6% • 目前，中文问答系统准确率55%，本文问答系统准确率达到51% • 直到2005年NTCIR才引入中文问答系统的评测。
基于概念图的中文QA系统
孙靖. 基于中文自然语言理解的问答系统研究[Fra Baidu bibliotek].西安建筑科技大学,2013.
知识表示
概念图
问题理解
传统的对问题分析完 成后留下关键词和关 键词拓展，丢失了词 语之间的关系 概念图保留了问句的 句式结构和语义
文档检索
答案提取
评价
• 新型的中文问答系统是以概念图为知识表示和搜索引擎相 结合的新一代知识获取工具，此方法改进了搜索结果的精 确度，提高了搜索的效率 • 还有多方面可以深化：
主要方法分类
• • • • • • 基于应用领域的分类 基于问题类型的分类 基于数据源类型的分类 基于不同检索模块中的匹配方法的分类 基于技术的分类 基于生成的答案的形式的分类
• Amit Mishra,Sanjay Kumar Jain.A survey on question answering systems with classification.Amit Mishra,Sanjay Kumar Jain.Computer and Information Sciences(2015).
• • • • 概念图生成与匹配被现有的句法分析器限制 系统从浅层语义出发进行研究 系统中建立的分布式数据库的规模不足，知识来源比较单一 系统中实体识别还不够准确，并且实体识别的范围较小
孙靖. 基于中文自然语言理解的问答系统研究[D].西安建筑科技大学,2013.
参考文献
• [1]Abdelghani BOUZIANE,Djelloul BOUCHINA,Noureddine,Mimoun.Question Answering Systems Survey and Trends[J].AWICT 2015,366-375. • [2]Amit Mishra,Sanjay Kumar Jain.A survey on question answering systems with classification.Amit Mishra,Sanjay Kumar Jain.Computer and Information Sciences(2015). • [3]Peiqi Liu,Longji Li,ZengzhiLi.Research on Chinese Natural Language Understanding and Question-Answering System Based on Agent.Management and Service Science (MASS), 2010 International Conference on. • [4]Islam Elhalwant,Ammar Mohammed,Khaled Wassif,Hesham Hefny.Using Textual Case-based Reasoning in Intelligent Fatawa QA System.The International Arab Journal of Information Technology,Vol.12,No.5,September 2015. • [5] 杜 永 萍 , 黄 萱 菁 . 开 放 领 域 的 QA 系 统 结 构 及 性 能 分 析 [J]. 模 式 识 别 与 人 工 智 能 ,2009,04:527-531. • [6]孙靖. 基于中文自然语言理解的问答系统研究[D].西安建筑科技大学,2013. • [7]卜文娟,张蕾. 基于概念图的中文FAQ问答系统[J]. 计算机工程,2010,14:29-31. • [8]孙昂,江铭虎,贺一帆,陈林,袁保宗. 基于句法分析和答案分类的中文问答系统[J]. 电子学 报,2008,05:833-839. • [9]冯志伟. 自然语言问答系统的发展与现状[J]. 外国语(上海外国语大学学报),2012,06:216.