问答系统研究综述
问答系统中问句分类方法研究综述
用自然语言与用户进行互动的计算机系统称之为问答系统。
问答系统（QA）由问句分析、信息检索、答案抽取三部分组成[1]，问句分类作为QA的初始环节，其能否正确地对问句进行分类会直接影响到后续的答案抽取环节。
另外，问句分类能够对系统提供较为重要的数据信息，这些信息对于帮助用户找到想要的答案至关重要。
问句分类对问答系统的重要作用主要表现在两个方面：（1）根据期望的答案类型来为问句分配相应的标签，这是问句分类的基础，从而缩小候选答案的范围。
例如，问句“第一个登上月球的人是谁？”，用户真正想要知道的答案是“阿姆斯特朗”，而不是去检索过多包含“第一”或是“世界”相关内容的资料。
在进行问句分类操作后，能够得知这是一个询问人名的问句，答案应与问句的类型相一致，故在答案抽取阶段会把人名以外的候选语句筛除掉，只需要把焦点放在一些和人名有关的答案即可，而无需将过多注意力放在和人名无关的候选答案语句上面。
问答系统中问句分类方法研究综述韩东方，吐尔地·托合提，艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院，乌鲁木齐830046摘要：问答系统作为信息检索的一种高阶形式，能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务，在给定一个问题后，会相应地给出准确的答案，这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。
问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节，是问答系统中尤为重要的一部分，其分类精度会直接影响到问答系统的性能。
近些年来，机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展，其在问句分类上具有较强的可行性和优越性。
为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析，阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点，并对未来的研究和发展方向做了初步展望。
关键词：问答系统；问句分类；分类体系；机器学习；深度学习文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0211Survey on Question Classification Method in Question Answering SystemHAN Dongfang,Turdy Toheti,Askar HamdullaSchool of Information Science and Technology,Xinjiang University,Urumqi830046,ChinaAbstract：As a high-level form of information retrieval,the Question Answering system（QA）can quickly and accuratelyprovide users with the required information services.After giving a question,an accurate answer will be given accordingly, which makes it become a more and more attention research direction in the field of natural language processing.Question Classification（QC）is the most important part of question analysis and processing in the QA,and its classification accuracy will directly affect the overall performance of the QA.In recent years,the rapid development of machine learning and deep learning technologies has greatly promoted the research and development of QC,which has strong feasibility and superiority in question classification.This paper summarizes and analyzes the domestic and foreign research status of QC, question classification standard system,question feature extraction,traditional machine learning classification methods and recently popular deep learning classification methods,and elaborates the current status of QC.This paper expounds research difficulties in QC,and makes preliminary prospects for future research and development directions.Key words：question answering system;question classification;classification system;machine learning;deep learning基金项目：国家自然科学基金（61562083，61262062）；国家重点研发计划（2017YFC0820603）。
社区问答系统研究综述
ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｅ ｐ ｎ ｅ ｅ ｒｈ ｓｉ ｎ ｉ ｎ ｘ ａ ｄ ｒｓ ａｃ ｅ ｎＣＱＡ． ｃ
Ｋｅ ｗｏｄ Ｃｏ ｙ ｒｓ ｍｍｕ ｉｙｑ ｅ ｔ ｎ ａ ｓ ｒ ｇ Ｕｓｒｂ ｈ ｖｏ ， ｎ ｅ ｔｑ ａｉ ｅｅ ｔ ｎ， ｅ ｔ ｎ ｓ ａｃ ｎ ｔ ｕ ｓｉ ｎ ｗｅｉ ， ｅ ｅ ａ ｉｒ Ｃｏ ｔｎ ｕ ｌｙ ｄ ｔｃｉ Ｑｕ ｓｉ ｅ ｒｈ ｏ ｎ ｔ ｏ ｏ
第３卷 ７
第 １ 期 １
计
算
机
科
学
Ｖｏ － ７ Ｎｏ １ ｌ３ ． １
Ｎｏ ０１ ｖ２ ０
２１ ０ ０年 １ 月 １
Ｃｏ ｕ ｅ Ｓ ｉｎ ｅ ｍｐ ｔ ｒ ｃｅ ｃ
社 区 问答 系统 研 究综 述
张 中峰 李 秋丹
（ 中科 院 自动 化研 究所 北京 １ ０ ９ ） ０ １ ０
测、 问题检 索等 Ｃ ＱＡ 中主要 问题的研 究以及 Ｃ ＱＡ在其他媒体 中的应 用。最后 展望 了 Ｃ Ａ 中下一步值得 研 究的 问 Ｑ
题 。本 讨论 有助 于进 一步 丰 富和 拓 展 Ｃ ＱＡ 的研 究 。 关键词 社 区问 答 系统 ， 用户 行 为 模 式 ， 内容 质 量 检 测 ， 问题 检 索 ＴＰ ９ＴＰ １ ３ ， ３ 文 献标 识码 Ａ 中 图 法 分类 号
ｆ ｒ ｆ ｏ ｉ ｌ ｄ ａ Ｆ ｎ ｌ ， ｉｃ ｓ ｅ ｏ ｅｉｓ ｅ ｏ ｕ ｔ ｅ ｔ ｄ ． ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｎ ｈ ｓｐ ｐ ｒａ ｅｂ ｎ ｆｃａ ｏ ｏ ｍｓｏ ｃａ ｓ ｍｅ ｉ． ｉ ａｌ ｗｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｓ ｍ ｕ ｓ ｆ ｒｆ ｒ ｈ ｒｓ ｕ ｙ Ｔｈ ｉｃ ｓ ｉ ｓｉ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｅ ｅ ｉｉｌ ｙ ｓ ｏ ｎ ｔ
问答系统研究综述
PC：Sl=问答系统研究综述吴灵慧摘要目前，问答系统已经广泛应用到社会各个方面，其作为整个计算机领域重点的研究领域，引起了人们6勺高度重视.文章对问答系统的基础概念、发展历史、关键技术及未来的发展趋势进行简要阐述，旨在为问答系统今后发展打下良好基础。
关键词问答系统；信息检索；答案抽取；问题分析中图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708(2019)230-0147-02随着互联网的迅猛发展和计算机的广泛普及，人们一直寻找迅速并准确地获取信息的方法。
在过去20年里，各类搜索引擎产品不断出现和发展，迎合了用户的信息检索需求。
然而当数据量不断增加，海量数据资源汇集到一起时，搜索引擎的缺点逐渐开始暴露。
传统的搜索引擎只能以检索关键词作为输入，这就要求用户必须用数量有限的词来准确表达查询需求，对用户的信息检索能力要求较高，这对于绝大多数普通用户来说并不友好。
此外，传统搜索引擎返回的结果通常也不尽如人意，仍需用户自己在搜索引擎系统返回的网页列表中查找具体的信息，这就容易使用户的体验大打折扣。
基于上述存在的问题，问答系统应运而生，与传统搜索引擎不同，问答系统可以针对任意以自然语言形式提岀的问题返回给用户确切的答案。
由此可见，问答系统能更好地表达和满足用户的要求。
本文对问答系统的发展历史、关键技术及发展趋势进行简要介绍，旨在帮助读者对问答系统有全面的认识和了解。
1问答系统发展历史问答系统的发展历史已有70余年,早在1950年，计算机科学之父艾伦图灵便提出了使用自然语言进行人机交互的相关技术，进而使得问答系统的诞生成为了现实。
在20世纪60年代，借助人工智能的相关技术，第一批问答系统出现在人们的视眼中，典型的代表系统有BASEBALL、LUNAR和ELIZA111□Baseball允许用户对篮球比赛的相关内容进行提问，并返回相应的结果；Lunar能够对岩石样本分析实验的相关内容进行问答；ELIZA系统主要用于精神疾病患者的恢复过程，能够实现简单的交流过程。
问答系统综述
３ 问答 系统 的 分 类
传统的 自动问答系统包括三个主要部分 ： 问题分析 、 信 息检 索 和答案抽取 。 陈谷 川和陈豫认为 自动 问答系统可 以分为 以下三类 ： （ １ ） 直 接基 于文档检 索的 自动问答系统 ：这种系统使用文档检 索技术 ， 针对询 问的关键词检索 出最为接近 的文档 。 这类系统使用 各种途径来判断用户的询 问语句 中的关键词， 但在建立询 问或者提 交答案的过程 中没有使用任何 自然语言处理技术 。 （ ２ ） 基于Ｉ Ｅ 的 自动 问答系统 ： 这种系统把要解决的 问题看作是 次信息抽取 ， 从文档中抽取所需要的实体类型 的信息 。 一般是把 信息填人预先定制好 的模板 ， 或者是在定义 了的 问题集 中找 出匹配 的答案 。 （ ３ ） 基于询 问处理和命名实体抽取技术 的系统 ： 这类系统使用 自 然语言处理技术并对 待参考的答案进行实体识别 。 用到的主要技术 包括浅层 句法分析、 询 问类型识别 、 命名实体识别等 。
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｜ ｊ 孛 技 术
应 用研 究
基于人工智能技术的智能问答系统研究
基于人工智能技术的智能问答系统研究近年来，人工智能领域的迅速发展使得人脑智能与计算机智能的融合成为了可能，智能问答系统作为人脑智能与计算机智能的结晶，正被越来越多地重视和应用。
在智能问答系统中，计算机能够通过对用户的提问进行分析、理解，并通过推理、知识库、自然语言处理等技术，给出精准的答案。
一、智能问答系统的概述智能问答系统属于人工智能领域中的自然语言处理技术。
它可以通过对用户提出的问题进行理解和分析，并提供针对性的答案。
在这其中，最重要的一环便是自然语言处理技术，只有掌握了这项技术，计算机才能够对自然语言进行理解，依据其答案库自动推断出准确的答案。
随着深度学习、语音识别技术和知识图谱等技术的崛起，智能问答系统的应用场景也越来越广泛。
例如：智能客服系统、智能语音助手、智能搜索引擎以及智能知识库等领域均可以应用智能问答系统，为用户提供更加高效精准的服务。
二、智能问答系统的工作流程智能问答系统一般分为两个阶段：理解和解答。
理解阶段主要是对自然语言进行分析和理解，以提取出问题的核心意思，而解答阶段则通过推理和查询知识库，匹配答案并回答用户的问题。
1、理解阶段在理解阶段，智能问答系统需要依靠自然语言处理技术（NLP）对用户的问题进行识别和分析。
这需要经过如下的步骤：（1）分词：将句子中的每个单词进行切分，分析每个单词所具备的语义信息。
（2）词性标注：对分词后的单词进行标注，以确定其在句子中所代表的语法角色。
（3）语法分析：通过对词性的分析，确定句子的语法结构。
（4）语义理解：通过自然语言处理技术的应用，将句子的内容与知识库中所保存的信息进行比对和匹配，以理解用户的意图。
2、解答阶段在理解用户问题之后，智能问答系统便可以开始回答用户的问题。
这需要结合知识库中所保存的信息，通过一些技术手段实现快速准确的回答。
解答阶段主要的技术手段有：信息检索技术（IR）、自然语言推理技术（NLI）、知识表示技术（KR）等。
近几年我国网络互动问答平台研究述评
结论
柳永研究作为北宋文化研究的一个重要组成部分，近年来取得了一系列重要 的成果。然而，也存在一些问题和挑战，需要未来的研究加以解决。在未来的研 究中，应充分重视柳永作品的艺术价值和社会意义，全面深入地探究其生平和创 作背景以及作品对于北宋社会和文化的反映和影响。
同时，应注重跨学科的研究方法和思路，将柳永研究与历史、文化、音乐等 学科相结合，以期取得更为全面和深入的研究成果。
2、用户行为与体验：进一步深入探讨用户在使用网络互动问答平台时的体 验和满意度。通过了解用户的需求和期望，优化平台的设计和功能，提高用户的 满意度和忠诚度。
3、信息质量评估与提高：进一步研究和改进信息质量的评估方法和技术。 例如，利用机器学习和自然语言处理技术，实现更加准确和高效的答案筛选和推 荐；建立更加完善的信息质量评估体系，提高评估的客观性和公正性。
此外，监管机构应该加强对网络平台互动的监管，规范企业的融资行为，保 护投资者的权益。
在这个信息爆炸的时代，网络平台互动无疑已经成为企业和投资者之间的重 要桥梁。通过研究网络平台互动如何影响企业融资约束，我们可以更好地理解现 代金融市场的运行机制，优化企业的融资策略，提高市场的整体效率。未来，随 着网络技术的不断发展，我们有理由相信，网络平台互动将在缓解企业融资约束 方面发挥更大的作用。
一、研究现状
近年来，我国网络互动问答平台的研究逐渐成为了热点。研究主要集中在平 台的设计与实现、用户行为、信息质量等方面。在平台的设计与实现方面，研究 者们针对不同的领域和需求，设计并实现了一系列功能丰富、交互友好的网络互 动问答平台。
在用户行为方面，研究者们通过大规模的实证研究和实验，深入探讨了用户 在使用网络互动问答平台时的行为模式、习惯和偏好。在信息质量方面，研究者 们对网络互动问答平台中的信息进行了全面的分析和评估，提出了提高信息质量 的策略和方法。
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。
中文问答系统问句分析研究综述
中文问答系统问句分析研究综述本文主要介绍了中文问答系统问句分析技术，具体来说就是语言处理技术，它可以帮助我们进行语义理解，也就是把用户输入的问句理解为计算机可以理解的模型。
近年来，随着自然语言处理技术发展迅速，中文问答系统问句分析技术也取得了长足的进步，应用于实际场景的技术也取得了很大的发展。
本文将首先介绍中文问答系统问句分析的技术基础，接着介绍相关技术的发展历程，最后介绍实际应用中这项技术的发展现状。
一、中文问答系统问句分析技术基础中文问答系统问句分析技术的核心技术是语言处理技术，它是一种基于自然语言理解的技术，它的目的是把用户输入的问句转化为计算机可以理解的模型。
语言处理技术包括语法分析、语义分析、文本分析、机器学习等，这些技术是特定应用的基础。
语言处理技术的发展，依赖于语言的发展。
如果我们想要实现有效的语言理解，就必须对语言的细微差别进行分析，以便将用户输入的问句转换为计算机可以理解的模型。
常用的分析策略包括人工语言理解（ALI）、自然语言理解（NLU）和统计语言模型（SLM）等。
人工语言理解（ALI）是一种基于机器学习和模式识别技术的语言处理技术，它可以帮助我们识别用户输入的问句中的每个词，以及不同的含义。
自然语言理解（NLU）是一种基于规则的语言处理技术，它可以识别用户输入的问句中的单词以及词组，根据定义的规则将其转换为计算机可以理解的模型。
统计语言模型（SLM）是一种基于机器学习的语言处理技术，它可以识别用户输入的问句中的每个词，并根据这些词来预测句子的意思。
二、中文问答系统问句分析技术的发展历程中文问答系统问句分析技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时研究者开始研究如何把用户输入的问句转换为计算机可以理解的模型。
当时的技术很简单，主要是根据给定的规则来抽取问句的关键信息，如实体、属性等等。
随着计算机技术的发展，中文问答系统问句分析技术也迅速发展。
可以将人工语言理解、自然语言理解和统计语言模型等技术结合起来，代替以前只能采用规则的方式，使用更加精确的技术来分析用户输入的问句，从而更加准确的识别问句的意思。
开放领域知识图谱问答研究综述
开放领域知识图谱问答研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据等领域取得了突破性进展，开放领域知识图谱问答作为自然语言处理领域的重要分支，受到了广泛关注。
知识图谱问答旨在通过自然语言问句，从大规模知识图谱中准确地抽取出用户所需的信息。
本文旨在对开放领域知识图谱问答的研究进行全面的综述，总结其发展历程、关键技术和当前研究热点，以期为后续研究提供参考和启示。
本文首先介绍了开放领域知识图谱问答的研究背景和意义，阐述了知识图谱问答在智能问答系统中的重要地位。
随后，从知识图谱构建、语义理解、信息抽取和答案生成等方面，对开放领域知识图谱问答的关键技术进行了详细分析。
在此基础上，本文总结了当前研究的热点问题，包括多轮对话、上下文理解、跨语言问答等方面。
通过本文的综述，我们期望能够全面展示开放领域知识图谱问答的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究人员提供有价值的参考信息。
我们也期望通过深入分析当前研究的不足和挑战，为未来的研究提供新的思路和方向。
二、开放领域知识图谱问答系统的关键技术开放领域知识图谱问答系统旨在从大规模、多源异构的知识图谱中自动回答自然语言问题。
实现这一目标需要解决一系列关键技术，包括问题理解、实体链接、关系抽取、路径推理、答案生成和排序等。
问题理解：这是问答系统的首要步骤，需要对自然语言问题进行语义分析和理解，提取出关键信息，如实体、关系、属性等。
这通常依赖于自然语言处理（NLP）技术，如分词、词性标注、命名实体识别（NER）等。
实体链接：实体链接的任务是将问题中的实体链接到知识图谱中对应的实体。
这需要对知识图谱中的实体进行索引和搜索，同时还需要处理实体歧义性和链接不确定性等问题。
关系抽取：关系抽取旨在从知识图谱中提取与问题相关的实体间关系。
这通常需要利用知识图谱中的结构化信息，以及自然语言处理技术来识别和理解实体间的关系。
路径推理：在复杂问题中，往往需要通过多个实体和关系的组合来找到答案。
智能问答系统研究
智能问答系统研究智能问答系统是指通过使用自然语言处理和人工智能技术，实现对用户提出的问题进行理解、分析，并给出准确、有价值的答案的系统。
随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统在许多领域得到了广泛应用，包括教育、医疗、金融和客户服务等。
本文将从系统的构建、问题理解与分析、答案生成和评估这几个方面对智能问答系统的研究进行探讨。
构建智能问答系统需要考虑系统的整体架构和数据源。
一种常见的方式是基于知识图谱的构建，通过将相关领域的知识整合到一个图谱中，可以提供丰富的语义信息。
还可以结合开放域和领域专业知识，以增强系统的问答能力。
数据源的选择也对系统的性能有较大影响，可以使用结构化数据、非结构化数据或者半结构化数据进行训练和模型构建。
问题理解与分析是智能问答系统的核心任务之一。
系统需要能够将用户的问题理解成机器可以处理的形式，并从中提取出问题的关键信息。
这一过程涉及到自然语言处理、文本挖掘等技术。
可以通过实体识别、关系抽取和语义角色标注等方法从问题中提取出关键实体和关系，以便后续的答案生成和检索。
然后，答案生成是智能问答系统的另一个核心环节。
根据问题的不同，答案的生成可以有多种方式，包括从知识库中检索、使用模板填充和生成自然语言等。
知识库检索是常见的方法，通过在知识库中查找相关信息来生成答案。
还可以使用生成式方法来生成更具灵活性的答案，但这种方法需要解决诸如语法错误和答案不准确等问题。
评估是智能问答系统研究中一个重要的环节。
评估系统的性能可以通过人工评测和自动评测两种方式进行。
人工评测需要专家对系统的答案进行判断和评分，但成本较高。
自动评测则更常见，可以使用评测指标如准确率、召回率和F1指标来评估系统的效果。
还可以对系统的响应时间和用户满意度进行评估。
智能问答系统的研究涉及诸多方面，包括系统构建、问题理解与分析、答案生成和评估等。
随着人工智能技术的进一步发展，智能问答系统有望在各个领域实现更加准确和高效的问答能力。
中文问答系统问句分析研究综述
中文问答系统问句分析研究综述随着科学技术的不断发展，人工智能技术在各个领域得到广泛应用，极大地改善了人们的生活质量。
中文问答系统的出现，为人们解决科技大爆炸中所存在的诸多困惑提供了可行的解决方案。
本文综述了当前在中文问答系统问句分析领域开展的有关研究，对研究进行了归纳与总结。
一、中文问答系统问句分析的研究现状近年来，中文问答系统的研究日趋成熟，并受到广大研究者的热情关注。
例如，郝育明等人就研究了一种深度学习中文问答系统，提出了一种新的深度学习模型，用于从大规模中文文本中快速学习机器学习技术，具有更高的准确性和可靠性；詹林刚等人提出了一种新的中文问答系统，结合机器学习和调查方法，可以自动抽取文本中问句、答句，构建中文问答数据库，以解决自然语言处理中问答理解问题；李明华等人提出了一种基于共现信息的中文问答系统，通过对文本的多层分析，能够从共现信息中提取词语，形成词汇组合，用于构建问答知识网络，帮助理解语义，可提高回答的准确性。
二、中文问答系统问句分析的挑战实际上，中文问答系统问句分析领域仍然有着很多挑战和不足：首先，数据缺乏。
虽然有一些语料库可以用于训练，但是这些语料库不全面且数量有限，无法覆盖语料库中所有类型的问句；其次，语言表达多样化，句子结构复杂。
由于汉语是一种复杂而多变的语言，语句结构多样且常常具有变化性，而普通的机器学习技术无法很好地跟踪和理解这种变化；此外，文本数据繁多，问答数据量大。
中文文本数据量十分庞大，如何高效、准确地从大量文本中抽取有效信息一直是机器学习技术面临的一大挑战。
三、中文问答系统问句分析的发展鉴于当前技术的不足，未来中文问答系统问句分析的发展方向可以分为三个方面：（1）深化语言理解，加强句法分析。
借助语言理解技术，在句法分析上应该深入研究，开展更多更深入的研究，如自然语言处理、话语分析等，以提高系统的语言理解能力。
（2）实现自然语言生成。
应借鉴人类自然语言表达能力，完善机器对文本理解能力，开发基于自然语言生成模型的中文问答系统，让机器能够根据用户问句的语义更准确地进行回答。
基于自然语言处理的问答系统综述
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3、自然语言处理：自然语言处理是指利用计算机技术对人类自然语言进行处 理的一种技术，包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解等任务。在 基于自然语言处理的问答系统中，自然语言处理技术是实现语义理解和回答问构建包括需求分析、系统设计、实现过程和系 统性能评估等方面。
基于自然语言处理的问答系统综述
01 引言
目录
02 相关技术综述
03 系统构建综述
04 应用场景综述
05 未来发展方向
06 结论
随着互联网的快速发展，人们对于快速、准确地获取信息的需求不断增加。传 统的搜索引擎和推荐系统无法完全满足这一需求，因此基于自然语言处理的问 答系统逐渐成为研究热点。本次演示将对基于自然语言处理的问答系统进行综 述，包括相关技术、系统构建、应用场景和未来发展方向等方面。
3、实现过程：实现过程是构建基于自然语言处理的问答系统的具体步骤，它 的主要任务是编写程序代码，实现各个模块的功能。
4、系统性能评估：系统性能评估是构建基于自然语言处理的问答系统的最后 步骤，它的主要任务是对系统的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值等 指标。
应用场景综述
基于自然语言处理的问答系统在各个领域都有广泛的应用，主要包括教育、客 服、电商等场景。
引言
基于自然语言处理的问答系统是指通过自然语言处理技术，对用户提出的问题 进行语义理解，并从已有的知识库或数据库中检索出最合适的答案，以提供给 用户的一种智能系统。这种系统可以帮助人们更加快速、准确地获取信息，提 高获取信息的效率和质量。
相关技术综述
基于自然语言处理的问答系统中涉及的相关技术包括机器学习、深度学习和自 然语言处理等。
1、机器学习：机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过分析大量数 据自动发现规律和模式，并依据这些规律和模式进行预测和决策。在基于自然 语言处理的问答系统中，机器学习技术可以用于自动分类、聚类、命名实体识 别等任务。
基于人工智能的问答系统研究
基于人工智能的问答系统研究第一章绪论1.1 研究背景与意义随着人工智能技术的深入发展，问答技术作为一种应用性极强的技术，已经吸引了越来越多的关注。
问答系统建立在人工智能技术的基础之上，其目的是通过语言交互来实现信息的检索、问题的回答等功能。
问答系统原本是以搜索引擎为主要建立方式，但是这种方式已经越来越难以适应现代社会的高速发展，难以应对人们对智能化、个性化、交互性等方面的需求。
因此基于人工智能技术的问答系统的研究不仅具有重要的理论意义，更是解决人们在信息检索、智能客服等方面面临的重要问题的有效途径。
1.2 国内外研究现状在国内外，对于基于人工智能的问答系统的研究非常活跃。
国内有360、腾讯等企业在问答领域有深入的研究和实践，如“悟空问答”、“小冰”等问答系统已经有了初步的应用。
国外的问答系统代表有 IBM 的 Watson、Apple 的 Siri 等，这些问答系统在对话能力、知识库丰富度、语义识别等方面已经取得了显著的成就。
1.3 研究内容和目标本研究的主要目标是研究基于人工智能技术的问答系统，探索系统的建立、设计和优化方法。
主要包括以下几个方面：（1）问答系统的理论模型研究。
通过深入剖析问答系统的理论模型，牢固掌握问答技术的原理和方法。
（2）问答系统的技术设计研究。
针对问答系统的技术设计，包括语音合成、语义理解等方面，研究并实现高质量、高效率、高用户满意度的问答系统。
（3）问答系统内部核心算法研究。
研究和实现基于机器学习、自然语言处理等技术的问答系统内部核心算法。
第二章基本原理2.1 问答系统的基本概念问答系统是基于人工智能技术的应用系统，实现的功能主要包括用户提问、语言处理、知识检索、答案生成等。
在问答系统中，系统会根据用户的提问，从知识库或其他数据源中匹配合适的信息，进而生成能够解答用户问题的符合语法和语义的答案。
2.2 问答系统的模型问答系统中的基本模型包括两个部分：输入模型和输出模型。
检索式自动问答研究综述
检索式自动问答研究综述随着技术的快速发展，检索式自动问答作为一种重要的应用，已经引起了广泛的和研究。
本文将综述检索式自动问答领域的研究现状、存在的问题和发展趋势，旨在为相关研究和应用提供参考和借鉴。
检索式自动问答是一种基于自然语言处理和信息检索技术的人工智能系统，它可以通过对用户提出的问题进行分析和理解，自动地在海量数据中寻找匹配的答案。
这种技术具有广泛的应用前景，可以应用于考试系统、咨询系统、智能客服等领域，为人们提供更加便捷和高效的信息获取方式。
检索式自动问答的定义、原理和实现方法检索式自动问答是基于自然语言处理和信息检索技术的智能化问答系统。
其基本原理是将用户提出的问题转化为计算机可理解的语言，通过在大量的数据中进行信息检索，找到与问题相关的答案。
实现方法主要包括文本匹配、语义理解和深度学习等。
检索式自动问答在考试系统、咨询系统、智能客服等领域的应用在考试系统中，检索式自动问答技术可以用于智能出题、自动判卷和个性化学习等方面。
在咨询系统中，它可以用于自动化客服、智能推荐和聊天机器人等方面。
在智能客服领域，检索式自动问答技术可以用于自动化回复、智能问答和语音识别等方面。
尽管检索式自动问答技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些问题和挑战。
数据采集和自然语言处理是检索式自动问答技术的核心，但是这些技术的精度和效率还有待提高。
人机交互方面也存在一些问题，如理解用户的意图、生成自然的回复等。
如何构建大规模的高质量知识库是检索式自动问答技术面临的又一挑战。
根据前人的研究，检索式自动问答技术的发展趋势和未来研究方向可以总结为以下几点：随着强化学习和深度学习等新的学习方法的不断发展，如何将这些方法应用于检索式自动问答技术中，以提高答案的精度和效率是未来的一个重要研究方向。
例如，可以通过深度学习方法来提高自然语言处理的精度，从而进一步提高检索式自动问答的效率。
自然语言处理和数据挖掘等技术的融合，可以帮助进一步提高检索式自动问答技术的效率和精度。
基于自然语言处理技术的问答系统研究
基于自然语言处理技术的问答系统研究作为人类的一项重要交流方式，语言不仅能够传递信息，还可以用于提问和回答。
随着人工智能技术的发展，基于自然语言处理技术的问答系统越来越成熟，已经成为人们获取信息和解决问题的重要途径。
本文将探讨问答系统的原理、技术和应用，并对其未来的发展趋势进行展望。
一、问答系统的原理问答系统是人工智能领域的一种重要应用，其核心是自然语言理解和知识表示。
在用户输入问题后，系统将问题进行自然语言理解，分析用户的意图和需求，并将其转化成系统可以理解的形式。
然后，在知识库中搜索相关的信息和知识，并将查找到的答案呈现给用户。
最后，系统还可以对答案进行评价和调整，以提高精度和准确度。
二、问答系统的技术问答系统是一个复杂的系统，涉及到自然语言处理、知识表示、信息检索和机器学习等技术。
以下是问答系统关键技术的简介：1、自然语言处理技术自然语言处理技术是指通过算法和模型对人类自然语言进行理解、生成和处理的技术。
具体的核心技术包括：分词、词性标注、语法分析、命名实体识别、信息抽取、机器翻译等。
在问答系统中，自然语言处理技术主要用于将用户输入的自然语言问题转换成计算机可以识别的结构化和规范化形式，为后续的搜索和回答提供基础。
2、知识表示技术知识表示是指将知识和信息用计算机可识别的形式进行表示的技术。
其中，本体论是指在某个特定领域内，为了描述概念和实体的层次结构、属性和关系等，而建立的一种信息模型。
在问答系统中，本体论可以用于对领域知识进行建模和描述，对用户输入的问题进行语义分析，并从知识库中检索相关的答案。
3、信息检索技术信息检索技术是指识别和提取文本中有用的信息或知识的技术。
具体而言，信息检索技术可以基于全文检索、向量空间模型、语言模型等检索算法，对知识库中的文本进行索引和搜索，在候选答案之中筛选出最相关的结果。
4、机器学习技术机器学习技术是指利用数据和算法让计算机具备类似人类的学习能力的技术。
在问答系统中，机器学习主要用于对文本的分类、实体识别、关系抽取等任务进行训练和优化，以提高问答系统的精确度和效率。
问答技术探究综述
简称ＱＡＴｒａｃｋ）后，人们对基于自然语言的问答系统再次产生了浓厚的兴趣，在２００１年和２００２年的ＴＲＥＣ比赛中，ＱＡＴｒａｃｋ是最受关注的评测项目之一。
从第一个英文问答系统ＳＴＵＤＥＮＴ［４０］，到早期著名的ＬＵＮＡＲ系统［４２］，ＲＵＲＡＸ系统［２２］，ＤＡＲＰＡ支持的ＨＰＫＢ工程［３２］和现今由美国ＮＩＳＴ资助的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ［９，１０，１１，１２，１３］，英文问答技术已经获得睦足的发展，研究领域出从初期的限定领域（ＭｏｏｎＲｏｃｋ，ＣｒｉｓｉｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）拓展到开放领域；研究对象从当初的固定语料库拓展到互联网。
目前，比较成功的问答式检索系统有ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ…，ＡｍｓｗｅｒＢｕｓ“和ＳＴＡＲＴ。
等。
其中，ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ虽然接受自然语言提问，但返回的结果还是和提问相关的文章；ＡｎｓｗｅｒＢｕｓ是一个句子级的多语言的问答系统，对于用法语、西班牙语、德语、意大利语或葡萄牙语表述的用户提问，系统返回可能包含答案的８个句子：ＳＴＡＲＴ则真接向用户的自然语言提问提供简洁答案。
例如输入提问：ＨｏｗｍａｎｙｐｅｏｐｌｅｉｎＣｈｉｎａ？系统返回是：Ｉ，２８６，９７５，４６８（Ｊｕｌｙ２００３ｅｓｔ）和国际研究相比，近年来国内从事问答系统的研究机构也在增加，中科院计算所［３］［１７］、复旦大学［２６，２７］部在往届的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ评测中也都获得了良好的成绩。
此外，中科院计算所“、哈尔滨工业大学［４８］、复旦大学［４４］等［３７，４３，４６，４９］在汉语问答技术的研究中也作了有益的探索。
但相比予国外，国内从事问答系统尤其是汉语自动问答技术研究的科研机构还是很少，而且基本没有成型的汉语自动问答系统问世。
～个很重要的原囡是缺乏一个公认的，相对成熟的汉语问答系统评测平台。
３．问答系统的基本原理典型的问答系统通常由三部分组成：提问处理模块，检索模块和答案抽取模块组成，如图Ｉ所示。
图１问答系统原理图。
问答系统研究综述
1.2 问答系统的一般处理流程
给定一个问题, 问答系统的处理流程一般如 下：首先分析问题, 得到问题的句子成分信息、所 属类别和潜在答案类型等信息; 然后根据问题分析 得到的信息在数据集中得到可能含有答案的数据, 这缩小了进一步精确分析的范围; 在得到的小范围 数据中采用各种技术提取答案或者答案集合; 最后 将答案返回给用户。
摘 要：近年来, 问答系统被大量广泛地研究。问答系统的目标是给定一个问题, 能够得到简短、精确的 答案。根据处理数据的不同, 将问答系统分为三类：基于结构化数据的问答系统、基于自由文本的问答系 统、基于问题答案对的问答系统。对这三大类系统的特点、面临的问题和相关的研究分别进行了叙述和总 结。最后, 讨论了问答系统未来可能的研究方向。 关键词：问答系统(QA); 传统问答系统(TQA); 基于社区的问答系统(CQA); 信息检索; 答案抽取
由于各个阶段处理的数据格式和形式不同, 导 致各个阶段解决问答系统的三个基本问题的方法 和技术各不相同。本文将分别对这三个阶段各自的 问题进行叙述 1)。
3 基于结构化数据的问答系统
基于结构化数据的问答系统的主要思想是通过 分析问题, 把问题转化为一个查询(query), 然后在 结构化数据中进行查询, 返回的查询结果即为问题 的答案。从其基本思想可知, 这种方法一般只能用 在限定领域。
智能问答系统调研
中文问答系统调研报告目录问答系统调研报告 (1)1 问答系统的价值体现 (3)1.1市场应用价值 (3)1.2 弥补了搜索引擎的不足 (3)1.3 总结 (3)2 问答系统的市场应用情况 (3)3 问答系统整体框架 (5)3.1 问答实现流程 (5)3.2问句分析模块 (6)3.2.1中文分词 (6)3.2.2关键词提取 (9)3.2.3关键词扩展 (10)3.2.4实体识别 (11)3.2.5问句分类 (12)3.3 信息检索模块 (13)3.3.1模式匹配 (13)3.3.2答案检索 (13)3.3.3知识图谱 (16)3.4答案抽取模块 (21)3.4.1基于规则的方法 (21)3.4.2基于统计的方法 (22)4 问答系统的应用场景 (23)4.1 任务型 (23)4.2 问答型 (24)4.3 语聊型 (24)5 调研总结 (30)1 问答系统的价值体现1.1市场应用价值问答系统是智能人机交互的技术基础，智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。
因此，各大公司都将智能聊天机器人作为未来的入口级别的应用在对待。
包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
1.2 产品技术价值1、搜索引擎的缺陷：一方面，用户所输入的搜索关键词或关键句，无法真实反映用户需求；另一方面，检索系统仅仅通过几个关键词的简单逻辑组合来返回答案。
两方面的误差造成检索结果很差。
检索结果不够简洁。
冗余信息使用户难以快速准确定位所需信息，造成时间和精力的浪费。
缺乏对用户问句的语义理解。
只靠关键词的索引或简单的匹配算法，并不能真正触及到问题的真实意思，使检索结果一般。
2、问答系统能针对搜索引擎缺陷的改进1）问答系统允许用户以自然语言的形式询问或者输入。
2）问答系统能直接返回答案，提供给用户简洁、有效的答案。
教育中的智能问答系统应用研究
教育中的智能问答系统应用研究一、引言随着技术的发展，智能问答系统越来越受到教育领域的关注。
智能问答系统能够根据用户提出的问题，快速准确地提供相应的答案和解决方案，对于教育教学活动的智能化和个性化具有重要意义。
本报告将对教育中智能问答系统的应用进行研究，探讨其意义、技术实现和应用场景。
二、智能问答系统的概述1. 智能问答系统的定义和功能智能问答系统是基于和自然语言处理技术构建的系统，能够自动理解和分析用户提问的意图，提供相应的答案和解决方案。
智能问答系统应具备准确、快速、智能化的特点。
2. 智能问答系统的发展历程智能问答系统起源于20世纪60年代，经过几十年的发展，已经取得了巨大的进步。
从早期的基于规则的问答系统到现在的基于深度学习的智能问答系统，技术不断创新，应用场景也越来越广泛。
三、智能问答系统在教育中的意义1. 个性化教育智能问答系统能够根据学生提出的问题，精确地识别学生的需求，并提供针对性的解答和指导。
通过个性化的教学，能够更好地满足学生的学习需求，提高学习效果。
2. 自主学习智能问答系统能够为学生提供自主学习的机会和平台，学生可以根据自己的学习进度和兴趣进行学习，自由选择学习内容。
系统为学生提供问题解答、学习资料和学习推荐，帮助学生充分发挥自主学习的能力。
3. 教学辅助智能问答系统能够为教师提供教学辅助工具，帮助教师更好地进行教学。
教师可以通过系统获取学生提问情况的数据分析，了解学生的学习状况和问题，从而有针对性地进行教学调整和帮助。
四、智能问答系统的技术实现1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是智能问答系统的核心技术之一。
通过自然语言处理技术，系统能够理解和分析用户提问的意图，实现准确的问题理解和答案生成。
2. 知识图谱和语义表示智能问答系统需要有丰富的知识库支持，通过知识图谱和语义表示技术，系统可以从知识库中检索出与问题相关的知识，并生成答案。
知识图谱和语义表示技术能够提高系统的准确性和智能性。
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1.3 问答系统研究的基本问题
对应问答系统的处理流程, 问答系统一般包括 三个主要组成部分：问题分析、信息检索和答案抽 取。这表明问答系统研究包含三个基本问题：如何 去分析问题; 如何根据问题的分析结果去缩小答案 可能存在的范围; 如何从可能存在答案的信息块中 抽取答案。
在问答系统的不同发展阶段, 对于这三个基本 问题的解决方法随着数据类型的变化在不断变化, 从而形成了不同类型的问答系统。
1.4 问答系统的复杂性
一般情况下, 问答系统的复杂程度可以从三个 维度来衡量：问题、数据、答案。对于问题维度, 问 答系统可以分为限定领域(指系统能接受的问题只 能是关于某个特定的主题)的问答系统和开放领域 (指系统能接受的问题可以是任意主题的问题, 没 有任何限制)的问答系统; 对于数据维度, 问答系统 可以分为处理结构数据(或半结构数据)的问答系统 (例如关系数据)和处理无结构数据(例如文本)的问 答系统; 对于答案维度, 问答系统可以分为抽取式 (所谓抽取, 是指答案是从数据或者文本中抽取出 来的, 例如文本片段)问答系统和产生式(所谓产生, 是指答案是通过一定的规则或者内在的编码生成 出来的, 例如对话)问答系统。所以问答系统根据这 三个维度各自采取的形式拥有不同的复杂性。一般 地, 开放领域的问答系统比限定领域的问答系统复 杂, 处理无结构数据的问答系统比处理结构数据的 问答系统复杂, 同时抽取式的问答系统比产生式的 问答系统复杂。因此衡量和分析问答系统的复杂性, 可以从问题、数据、答案三个维度来评价; 同时问 答系统根据问题、数据、答案三个维度的不同而属 于不同类别。
2 问答系统的发展历程
图灵测试可能是对问答系统最早的构想。本文
毛先领 等：问答系统研究综述
195
依据问答系统处理的数据格式, 将问答系统的发展 历史划分为三个阶段：基于结构化数据的发展阶 段、基于自由文本数据的发展阶段、基于问题答案 对(question-answer pairs)数据的发展阶段。其中基于 结构化数据的发展阶段又可以划分为人工智能 (artificial intelligence, AI)阶段和计算语言学阶段两 个子阶段。其大概的时间划分、特点和代表系统分 别叙述如下：
E-mail: fcst@
Tel: +86-10-51616056
问答系统研究综述*
毛先领+, 李晓明
北京大学 信息科学技术学院, 北京 100871
A Survey on Question and Answering Systems*
MAO Xianling+, LI Xiaoming
基于结构数据的问答系统有两个相关研究大量
1) 这种阶段划分旨在强调方法的时代特征, 并不意味着这种方法已经过时或者消亡, 很多旧有方法在现在仍然被大量使用, 只是这种技术在目前没有大突破, 例如基于结构化数据的技术在今天仍然在医疗等限定领域内被大量使用。
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Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 计算机科学与探索
School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871, China + Corresponding author: E-mail: mxl@
MAO Xianling, LI Xiaoming. A survey on question and answering systems. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2012, 6(3): 193−207.
摘 要：近年来, 问答系统被大量广泛地研究。问答系统的目标是给定一个问题, 能够得到简短、精确的 答案。根据处理数据的不同, 将问答系统分为三类：基于结构化数据的问答系统、基于自由文本的问答系 统、基于问题答案对的问答系统。对这三大类系统的特点、面临的问题和相关的研究分别进行了叙述和总 结。最后, 讨论了问答系统未来可能的研究方向。 关键词：问答系统(QA); 传统问答系统(TQA); 基于社区的问答系统(CQA); 信息检索; 答案抽取
1.1 问答系统的定义
关于问答系统的内涵和外延, 很多的研究者 都给出了各自的定义。例如 Molla 等人[1]在 2007 年把问答系统定义为一个能回答任意自然语言形式 问题的自动机。虽然定义很多, 并且各种定义之间略 有不同, 但是一般都认为问答系统的输入应该是自 然语言形式的问题, 输出应该是一个简洁的答案 或者可能答案的列表, 而不是一堆相关的文档。例如 用户向问答系统提交一个问题, “电话是什么时候发 明的?”,系统应该返回一个精简的答案, “1876”。
随后, 网络上出现了常问问题(frequent asked questions, FAQ)数据, 特别是在 2005 年末以来大量 的社区问答(community based question answering, CQA)数据(例如 Yahoo！Answer)出现在网络上, 即 有了大量的问题答案对数据, 问答系统进入了开放 领域、基于问题答案对时期。
文献标识码：A 中图分简介
随着互联网的普及, 互联网上的信息越来越丰 富, 人们能够通过搜索引擎方便地得到自己想要的 各种信息。但是搜索引擎存在很多不足, 主要有两 个方面：一是返回结果太多, 导致用户很难快速准 确地定位到所需的信息; 二是搜索引擎的技术基础, 即关键字匹配, 只关注语言的语法形式, 没有涉及 语义, 同时用户采用简单的查询词很难准确地表达 信息需求, 使得检索效果一般。
Fig.1 The architecture of QA system based on structural data
图 1 基于结构化数据的问答系统的体系结构
构建一个基于结构数据的问答系统有两个关键 问题：一是需要构建一个特定领域的比较完备的结 构数据库; 二是准确、高效地把问题转化为查询语 言形式的查询。
由于各个阶段处理的数据格式和形式不同, 导 致各个阶段解决问答系统的三个基本问题的方法 和技术各不相同。本文将分别对这三个阶段各自的 问题进行叙述 1)。
3 基于结构化数据的问答系统
基于结构化数据的问答系统的主要思想是通过 分析问题, 把问题转化为一个查询(query), 然后在 结构化数据中进行查询, 返回的查询结果即为问题 的答案。从其基本思想可知, 这种方法一般只能用 在限定领域。
Abstract: Recently, question and answering systems have attracted lots of attention. Given a question, the goal of question and answering is to return a concise, exact answer. According to the format of data, question and answering can be divided into three categories: the structural data based question and answering, the free-text based question and answering, the question-answer pairs based question and answering. This paper describes and summarizes the characteristics and related researches of these three categories respectively. Then, it discusses the future work of question and answering. Key words: question and answering (QA); traditional question and answering (TQA); community-based question and answering (CQA); information retrieval; answer extraction
主要数据处理流程如下： (1) 根据问题特点来分析问题, 产生一个结构 数据的查询语言格式的查询(对应于问答系统的问 题分析部分)。 (2) 将产生的查询提交给管理结构数据的系统 (如数据库等), 系统根据查询的限制条件筛选数据 (对应于问答系统的信息检索部分, 即缩小答案可 能存在的范围)。 (3) 把匹配的数据作为答案返回给用户(对应 于问答系统的答案抽取部分, 由于数据库查询的精 确匹配特性, “抽取”的动作不明显)。 系统结构如图 1 所示。
进入 20 世纪 90 年代, 问答系统进入开放领域、 基于文本的新时期。由于互联网的飞速发展, 产生 了大量的电子文档, 这为问答系统进入开放领域、 基于文本的时期提供了客观条件。特别是在1999 年 TREC(text retrieval conference)的 QA track 设立以来, 极大地推动了问答系统的发展。
2012, 6(3)
涌现的时期：一是人工智能时期; 二是计算语言学 时期。下面分别对这两个时期进行叙述。
3.1 人工智能时期
在 20 世纪 60 年代左右, 由于人工智能领域的 蓬勃发展, 研究者试图通过问答系统来体现人工智 能, 导致很多的问答系统诞生, 最著名的问答系统 是 BASEBALL 和 LUNAR。BASEBALL 系统能回 答 关 于 美 国 篮 球 联 赛 一 个 赛 季 的 相 关 问 题 [2]; LUNAR 系统能回答关于阿波罗月球探测任务取回 的岩石样本分析结果的相关问题[5]。两个系统在各 自特定的领域取得了巨大的成功。特别是, LUNAR 系统曾在1967 年的一个月球科学会议上被展示, 在 没有提前告知可以允许的短语或者不允许的短语 的情况下, 它能够回答地理学家所提出的问题中的 90%[6]。LUNAR 和 BASEBALL 只是这个时期问答 系统中最突出的两个系统, 还有大量的类似系统。 Simmons 在一篇综述[7]中描述了早期各种这类形式 的问答系统。大多数的这类早期系统(包括 LUNAR 和 BASEBALL)都只是聚焦在非常局限的领域内的 “玩具系统”(toy system)。这些早期系统仅仅采用少 量的数据集合作为内在的信息源, 同时依赖人去消 除数据集合中的句子歧义, 或者转换这些句子为简 单的英语句子。