开放域问答系统研究综述
开放域问答系统研究综述
能回答事实问题的系统：回答的内容是一个事实，可以直接在文档里找到，一般 是一个词或者一次词组。
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能回答具有简单推理问题的系统：回答的问题可能是文档里面的一个片断，需要 系统简单的推理能力。
最 早 的在 线问 答系 统是由 美 国麻 省理 工大 学 Boris Katz 等 人 开发 START 系统 (/)，它自 1993 年 12 月正式提供服务至今，已经回答了数以百万计的 问题，问题的类型包括位置，电影，人物，文化，历史，艺术，环境，词典定义等。 AskJeeves 也是一个优秀的开放域问答系统（），和 START 不同，它返回的结果并 不是一个精确的答案，而是包含答案的一系列段落。其他比较著名的在线系统还包括 Brainboost()和 AnswerBus()，它们返回的是 包含结果的句子。
问句分析部分所需要完成的功能包括问句类型分析，问句主题识别，问句指代消解和 问句语法分析等。问句分类是问答系统中一个很重要的环节，它需要把问句根据它的答案 类型分到某一类别中，之后的检索和提取会根据问句类别采用不同的措施。在现有问答系 统的解决方案中，很多都根据精细问句类型和精细实体答案的识别的对应关系来提取答案， 所以他们尤其重视问句分类的性能。找出问句的主题，可以帮助检索部分首先找出和主题 相关的文档和段落，便于进一步后续的处理。在某些系统交互式地回答用户的提问， 因此 用户的问题中会出现一些指代词， 因此需要根据上下文明确指代词在问题中具体所指。 有 的系统通过对问句进行语法分析，匹配问句的语法结构和包含答案句子的语法结构。
2 问句分析
人工智能中的智能问答和对话系统研究
人工智能中的智能问答和对话系统研究一、智能问答系统简介智能问答系统是人工智能技术的一种应用，目的在于帮助用户解决信息查询方面的问题，其特色在于提供自然语言的交互方式，可以让用户以类似于人与人之间对话的方式快速获取想要的信息响应。
智能问答系统采用自然语言处理技术（NLP）和机器学习技术（ML）等基础技术支持，通过学习人们的提问方式和交互过程来提高问答的效率和准确率。
智能问答技术已经广泛应用于搜索引擎、客户服务、虚拟助手等领域，在经济、医疗和教育等行业中得到大量的应用和推广。
智能问答系统的成功关键在于其对自然语言处理技术的应用，其通过了解自然语言的词汇、语法、语义和上下文等多方面因素来推导出类似于人之间的对话式交互，从而达到人工智能的效果。
二、智能问答系统的分类智能问答系统在运用领域多种多样，并存在多种分类方法。
根据系统实现的功能不同，智能问答系统可以分为以下几类：1.开放域问答系统开放域问答系统是指可以在任意领域内进行提问和回答的系统，目标是在没有限定领域和限定答案的情况下，尽可能地回答用户的问题。
这种系统不需要先验知识，强调对话式的交互方式，以及分析和理解用户提出的问题。
典型的例子有Google智能搜索、IBM Watson等。
2.领域专家问答系统领域专家问答系统是指特定领域内的问题和答案，系统需要结合该领域专家知识库中的信息进行答案的搜索和匹配。
这种系统需要有特定领域的专业知识，要求问答之间必须要有关键字匹配。
典型的例子有百度知道、Zhihu等。
3.任务驱动问答系统任务驱动问答系统是具有明确的目标和任务的问答系统，它通常包含前置和后续任务，需要符合用户特定的意图和目的，而且这个目的是固定的。
任务驱动问答系统通常优先考虑回答问题的准确性和实用性，而不仅仅是回答问题本身。
典型的例子有生活助手类系统和购物服务助手类系统等。
三、智能对话系统简介智能对话系统是一种将机器学习、自然语言处理、人工智能和语音识别等技术结合起来，通过计算机和人之间的智能对话来完成某种复杂的任务。
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。
中文口语开放域问答系统中问句分析处理方法的研讨
Ｖｏ．５Ｎｏ６ １ ． ２
Ｎｏ ． ０ ７ ｖ ２ ０ ５ ７
文章 编 号 ：６ １１ １ （０ ７ ０ —０ ７０ １ ７—５ ３２ ０ ）６０ ５ —５
中文 口语 开放域 问答系统 中问句 分 析处 理 方 法 的研 讨
何 晓彦 黄 家琳２ ，
（． １ 北京工商大学 信息工程学院 ，北京 １０３ ； ． ０ ０７ ２ 北京工商大学 计算机 学院，北京 １０ ３ ） ００ ７ 摘 要 ： 汉 语语 言 的特 点， 中文 口语 自动 问答 系统 中 用 户 问 句的 处 理 方 法 作 了 系统 的分 析 ． 就 对
提 出了 口语 问句规 范化 处理 的方 法， 使得 系统 能够 对 口语 表达 形 式多样 （ 至病 句） 但 语义相 同的 甚 ，
问句可 以采 用相 同的分析 算 法 ．同时此 法所 得 出的规 范化 问 句将 反馈 给 用户 ， 于 用户确 认 ， 用 实现
了人 机 交 互 ． 范化 问 句通 过 主 题 词 的 方 法 ， 定 搜 索 的 知 识 源 ， 确 和 缩 小 了搜 索 范 围， 少 了 规 确 明 减
因而 ， 词 是 汉 语 文 本 分 析 处 理 中首 先 要 做 的 工 分 作＿ ． 而 ， １ 然 Ｊ 与西 方 语 言 相 比汉 语 却缺 少单 词 的 形 态 的变 化， 且 目前汉 语语 法 尚未形成 规范 化， 些 而 这 都为 汉语 文本 的处 理增 加 了难 度 ． 文 本形 式 的 搜 索 引擎 通 常 依据 语 料库 ， 自然 对 语言 文本 语句 进行 分词 ． 过 分词 处理 之后 的文本 经
收 稿 Ｅ期 ：２０ —０ ０ ｌ ０ ７ ３— ６
词是 自然 语 言 中最 小 的能独立 活 动的有 意义 的
基于自然语言处理的问答系统综述
谢谢观看
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。
基于自然语言处理的问答系统的研究与应用
基于自然语言处理的问答系统的研究与应用概述随着人工智能技术的发展和普及，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）成为了实现计算机自然交互和语义理解的重要手段。
问答系统则是NLP的一个重要应用领域，它可以以自然语言形式提问，从大规模语料库中通过各种技术手段检索和提取相关信息，最终返回符合用户需求的答案。
本文将介绍基于自然语言处理的问答系统在近年来的发展和应用研究中涉及的技术问题和解决方法，以及未来的研究方向和发展趋势。
一、问答系统的分类根据其应用场景和灵活性，问答系统可以分为开放域问答系统（Open-domain Question Answering，ODQA）和封闭域问答系统（Closed-domain Question Answering，CDQA）。
前者没有明确限制答案的类型和来源，可以回答各种类型的问题；后者主要用于特定领域的专业问题，回答的答案通常由事先建立的知识库或专业人员提供。
1.1 开放域问答系统开放域问答系统是NLP领域中最具有挑战性的任务之一，也是研究人员关注和研究的重点。
ODQA系统需要在海量数据中准确地找到问题的答案，为此需要解决以下几个主要问题：（1）语义理解首先需要对自然语言提问进行切分、词性标注和依存句法分析，提取问题中的关键词，了解问题所涉及的实体和关系，并将它们转换为语义表示。
（2）指代消解指代消解是指确定代词或指称所指的具体实体，避免歧义和误读。
（3）信息检索信息检索是ODQA系统最关键的环节，它需要从海量的文本数据中准确地找到问题的答案。
常用的方法包括基于关键词的检索、基于句法和语义的检索、话题检测和答案排序等技术。
（4）答案抽取和生成在检索到相关信息后，需要对原始文本进行分析和抽取，并将得到的答案通过自然语言生成模型转换为符合用户要求的自然语言表述。
1.2 封闭域问答系统封闭域问答系统相对于开放域问答系统而言，需要回答的问题涉及的领域和数据范围相对较小，通常是由专业人员或领域知识库提供的数据。
开放域中文问答系统的研究与实现.
Ƒ స " İ Ҕந¾.Ҕ Dž # ˭bert,tliu,zsf,car,qinb,ls@q ٫ ඪ1500011"- Ƒ స " ܾ " - Ҕந స " ƣ ٫ %Ď) ܾ ǎ ȏ 2 İ) " ǟ / µ ͪ Ȓ( స " ƣֻ ( స 8- " - - ǎ స " Ƒ /၏ļ˫ ) స "˫ ) ѤResearch and Implement on Open-domain ChineseQuestion-Answering SystemZhang Gang LiuTing Zheng Shifu Che Wanxiang Qin Bing Li ShengInformation Retrieval Group Harbin Institute of Technology(bert,tliu,zsf,car,qinb,ls@)Abstract:An open-domain Chinese question-answering system is presented in this paper. Open-domain question-answering is a very difficult research topic,which is related to knowledge representation,information retrieval and natural language rge-scale raw texts are used as the knowledge base for the QA system,and a weighting algorithm suitable for retrieval in QA system is also developed.Keyword:open-domain question-answering sentence retrieval1ǒฬළ 2- Ӎ ළ ٫Ƴ Ƴ " - 8 Ȗ <DKRR ᇗˣ ˫ ) ܼ̤ Ε ළ JƑ . <Ȗ ࢨ ˫ 3 ළ . Ȗؿ - )-.ළ ܝ$ܼ̤ ࡙ స . " <Ȗ ࢨ ˫ #ළ - . ˫ ළ ࣣ ȖƱ ሓ ǒฬළ ٫ -ķǎ) ȑ ´. ê/ ٫ ࡚ ̵ ٫ - ˫ Φ ٫ # )$ - O #)һ Ǝ % ࡙ ̤ ٫ ࡚ 2 0 J Γ / ) ǒฬළ ) ǞÝ v. ̓ ) ٫ Ƒ ළ" ´ Hͪ< V H Ý) $ (ǒฬළ జnj ) ࡚Ƒ J ּ ̵" ( ˫ ) njᇕඪ ᇰ ࢨ (0 ࢨؒؒ #Ĝ× ˫ ) Ρඪ ᇰ - ´.ࣣ % ᇰ %ĎƱҵࣣ ͨ ܼ ´ స - nj ˫ )( Zቱļ һ౧Ρ ɶ ) Ӏ #ࣣ c)) ࡚ - ࡛ 2 " ܖ) ˫ළ Ʊҵ )-.ළ Ƒ $ < ´ ࢨ ˫ ˷v 3 ࡙ స ´% ̤ළ Ƒb ܼస " ƣ ٫ %Ď) ǎ ȏ 3 ᄣ ´ ࢨ ̵࡙ ( İ Č ֨ ၖ 7H[W 5HWULHY D O &R QIHUHQFH స " ˫ ) ˤ < Ʊ- - ) İ Ȓ2 " -"( . ඪ Ѥ స ݣ " " 8 ܖ3ၠ၏ Ҕந3.1స " G- Ȓ - Nj Nj / ؉ . ҈ . Ȓ - ) t ń ˫ ) Ȼޖ ń ķ ˫ )- - ·Ӎ3.1.1 ń-Nj / "၏ ந ´ (&֦ ń - ńń )7Ѥ) 0)) ந- ෪ं) Ǯ) ȑ ቅ֨…0ń ֨) / 2…&Ƌ༭ ֨$ ༭) t) Ǯ) Ǯ) Ǯ) ǚ Ǯ)) Č ȉූ / Ǯ) ᕺӝ) ύ (Ǯ) (Ǯ) ?J҅ŃŃǎ ń Pt ּ స ݣ ɑ స ݣ ࢍּ -. ݣ స 78 ǎd) t)eń Pt- d Answer= behind(Var+ ( t)()ľfront( ( > t)( Var)e-/ Var ) t) ) ࡚) ҵ ǟ(d స ) )ͪþ ÿ þ (ÿ þt)(ÿķܖ Ɩ . # þ ÿ þ (ÿ þ >ÿ þt)(ÿķͪ ) )ܖ Ɩ ̵ . e -ύ ඩ ǎCp< 3 ǎ / Ĝt Ʊ Pt ᇍ - / -. ) "˷Ҕந- - ) ǟ W ǟ· Ҕ Nj Ƒ -p . t҅ ń - (d J҅eń ǎ- $Pt Jȏ ǟ " ̵ Ȓ( -స3.1.2˫ )˫ ) ؉ ̤ ໘) ˫ )( ) W) v) t ͋)ķඪ 3 Ҕ ּ Ƒ ¹ Ƒ - ) . ).Ȓ(˫ )2 ˫ ) ( ໘ ˫ ) dؿ e ˫ ) ܖ)dؿe ˫ ) -.˫ )ؿ స ѤƑ # ໘ ˫ ) సѤ ˫ ) Ư- / Ѥ -. / ၏ļ Ѥ / - ) J t Ȓ ͋) ᇍ2 / d ؿ e ˫ ) ) t ͋) 8 2 ķ 8 1997֨ ඪ )ܖ Ptd ؿ e ˫ )ύ ( t Ȓ 8 ҅ Ѥ Ʀ $ ࡙ స 78 d 1900֨ Ӎ Ɯ e # " δ நd 1964֨ Ӎ ඣśƜ e - Ď ´ ̤ " )ܖ ந- ڣ̕ ύ ҵ ǎ / ˫ )d 1900֨e ࣣ స Ѥܖ 8 ͪ d ؿ e ˫ )- P ቅ)- స ҵ ࡚-Nj-.˫ ) Ȓ 2 O3.1.3˫ )·Ӎస ѤƑ .) ύ ˫ ) # -.˫ ) )·Ӎ 78 d 3 ֨ e స Ѥ d śპ/ ś 3 e Ƒȩ d e # స Ƒδǟ -d e - )Ý -ҵ- ˫ ) ) * ࡚ ˫ )>- ·Ӎ ˫ )·Ӎ Ď 2- " ħ 38 ·Ӎ - ލң ࡙ ħ ࡚ؿ ˫ )·Ӎ P "ǟ - ˫ )- ·Ӎ ))·Ӎޖ ń ·Ӎ ))·Ӎ ໘ )- ·Ӎ 78dඔ e ·Ӎ(de < ) ҈I )Ý- ·Ӎ - நÕ) $ ǎ ޖ ń·Ӎҵ ޖ ń Pt ·Ӎ 8) /ń ¹ . /Ρȉͪˣ 78 da ' 2 eቅ) ·Ӎ .Ρȉ8 ಯ Εಯ &xķ Ρȉ ǎ- ˫ ) ·Ӎ dz$ 2స ħ # - 2࡙ ħ3.2 Ѥ" ̓ ቅ. -Nj ) సǎቅ.p ˫ # Ŀ ࢍ - ܝ$ݣ స ǎᇍ ந - ̓ - ڣ̕ "ǟ - Ѥ -Nj Ѥ ቅ. స) Ѥ ǎ ¹ Ѥ Ȓ Ŀ ቅ) ѤƱȒ Ŀ 3 Ѥ ໘ Ŀ ) ǎ Ѥ /-- ǎĿ / - " - ᇍ "ǟ -2 ļ/ ĵ ç)Ƒ " 5G ) ś 50,000,000 Ѥ ĵ ޮś 6 Ѥ / t ޮַ Ѥ ˫ - Nj҈జ ࢍ ˤ ၏ļ Ѥ /ini i IDF KW W ∑=×=1JƑ i KW ࢍ" జi ˫ ) /i IDF )˫ ) ѤƑ idf ɢ໘ ၏ļ / ļ -/ࣣ # ˫ )tf ɢ -( ǎ Ѥ- ѤƑ ))/ ᇍ ࡚ -˫ ) tf ɢ #ၒ(˫ ) tf ɢ(1 tf ɢ၏ļ / ؉ ˫ ) idf ɢ -)˫ ) / - ƳȊ ) J idf ɢƳ ))ܖ ٫/ҵƳ - )ƱҵƳ/ "- / 500 Ȓ(- ࡛ t / - 8 / Ѥ ޮַ Ѥ ޮ ̵ t - 8 ˫ ) Ƒ d ؿ e ˫ ) ቅ)- - Ƒ ܖ Ѥ.ؿ -.˫ ) 8 ࣣ -.˫ ) సd ࣣస eǎ . Ѥ҅ ˫ ) - ၏ļ J / జnj ࢍ "ҵ / Ѥǟ /၏ļ / ၏ļ / జnj ࢍ /၏ļ( # ˫ )w ڣ̕ ໘ ˫ ) Ƴ Ƒ Ѥ /ҵƳ 78 d Ƒ ༭ Ǯ) e ǎ- " ˫ )(d Ƒ e d ༭e " - ѤѤd /ଓ( ଓ(༭ Ƒ ༭ eѤnjd Ꮀ .ȉǎƑ \. ᒖ༭/ ) ᇰ ¸ ༭ Ꮀ . ༭ - Ѥ. d Ƒe d ༭e - ˫ ) Ďజ ѤƑ స #జnj స ) - - ) ύ ( ǎ ˫ )d Ƒ e d ༭e Ƒ Ʀǔ ந # ǔ ܝ$ ᇰ ࡙ # ѤnjƑ - ˫ ) + - 7Ѥ Å֭( ໘ ڣ̕ =ၠ Ƒ ˫ ) },...,,{21n Key Key Key K = "Njజ ࢍ၏ļ / ̤ / ඪ Ѥ. JƑ m ˫ ) -m ˫ ) ѤƑ 8 ܖ8∑=−−=m i i i KPos KPosW 21)(1JƑ i KPos (జi ˫ ) ѤƑ ȉූ)ˤ )-˫ ) + Ѥ / ؉ -ȏந- ǔ ˫ ) ᇍ ǒȒ $V # ˫ )+ Ƴ-- ؉ ҵƳס ˫ )) - J ҅˫ ) -ၒ(- ˫ )) ࣣ ǒȒ ˫ ǎ ˫ ) Ѥ ǟ ) ၏ļ-Nj ࢍ / ) ȩ ˫ . Ѥ$ ௯ ɑǎ స ݣ3.3స ݣస ݣ ( ࢍ/ Ȼޖ ѤƑݣ స 8 ࣣ- ȩ ѤƑᇍ/ . Ȓ( స 8ȑ t ѤƑ . $ స ̓ Č İƑ ந స . ந ˫ ) Ƒ ȉූ - ޖ- ĜČ ˫ ) Ƒ ȉූҵ ( ѤƑ/ . ). - - ·Ӎ 8·Ӎ ś125 p IJ స JƑ4ҔᏄ5"Ƣ8 ܖ- 1"- స " ./ ܾ " - Ҕந " ǟ "ͪ Ȓ( స " ƣঠ ǎ ƣ 0 ͪ ƣঠ ) ̵- -. ƣ -ҵ( స 8-ˏᄣ ƣO - ᇍ ˣ < -Ʊ 2- " $ Ϥ# ୖ[1]Ittycheriah,M.Franz,W-J Zhu,A.Ratnaparkhi.“IBM's Statistical Question Answering System”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference(TREC-9)[2]D.Elworthy.“Question Answering Using a Large NLP System”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference(TREC-9)[3]L.Wu,X-j Huang,Y.Guo,B.Liu,Y.Zhang.“FDU at TREC-9:CLIR,Filtering and QA Tasks”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference(TREC-9)[4]R.J.Cooper,S.M.Rüger.“A Simple Question Answering System”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference(TREC-9)[5]C.L.A.Clarke,G.V.Cormack,D.I.E.Kisman,T.R.Lynam.“Question Answering by Passage Selection”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference(TREC-9)[6]S-M Kim,D-H Baek,S-B Kim,H-C Rim.“Question Answering Considering Semantic Categories and Co-Occurrence Density”.Proceedings of the night Text Retrieval Conference (TREC-9)。
基于知识库的开放域问答研究
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于知识库的开放域问答研究李东奇，李明鑫，张潇（中国矿业大学(北京)，北京100083）摘要：知识库问答是当今自然语言处理的热门研究方向，它允许用户输入自然语言问句，问答系统分析问句、查询知识库并智能返回给用户答案，无须用户进一步查询搜索。
开放域问答更加拓宽了用户查询的知识领域范围。
如何准确处理用户输入的自然语言问句并在知识库中进行推理是知识库问答的难题之一。
文章主要研究并讨论了知识库问答的命名实体识别和关系抽取，这些任务主要应用了深度学习技术。
关键词:知识库问答；命名实体识别；关系抽取；深度学习；自然语言处理中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0179-03开放科学(资源服务)标识码(OSID):Open domain Question Answer research Based on Knowledge Base LI Dong-qi ，LI Ming-xin ，ZHANG Xiao(China University of Mining &Technology,Beijing 100083,China)Abstract:Knowledge base question-answer is a popular research direction in natural language processing.It allows users to input natural language questions.Question answering system can analyze questions,query knowledge base and return answers to users in⁃telligently without further query and search.Open domain question-answer widens the scope of user query knowledge.How to deal with the natural language questions input by users accurately and reasoning in the knowledge base is one of the difficult problems in the knowledge base question answering.The paper mainly studies and discusses named entity recognition and relation extraction of knowledge base question-answer.These tasks mainly apply deep learning technology.Key words ：knowledge base question answer;named entity recognition;relation extraction;deep learning;natural language process⁃ing1研究背景随着信息社会的不断发展，产生的信息量日益指数型增长，人们需要从这繁杂的信息中获取有用的信息，从早先的分类目录网站到现在的基于文本和超文本链接的搜索引擎，人们在不断地寻找更有效的信息检索方式。
中文开放域问答系统的问题分类研究
中文开放域问答系统的问题分类研究作者：夏艳辉来源：《价值工程》2019年第16期摘要：中文问答系统通常由问题分析、信息检索、答案抽取组成。
其中，问题分析中的问题的分类是否准确会直接关系到提取答案的准确度，所以在问答系统中起到关键性作用。
本文主要介绍了中文问答系统的结构、问题分类体系以及方法，并提出结合基于规则的模式匹配与基于统计的机器学习的方法对问题进行分类，从而提高分类的准确度。
Abstract： Chinese question answering system usually consists of question analysis，information retrieval and answer extraction. Among them， whether the classification of the question in the question analysis is accurate is directly related to the accuracy of extracting the answer， so it plays a key role in the question and answer system. This paper mainly introduces the structure，question classification system and method of Chinese question answering system， and proposes a classification based on rule-based pattern matching and statistical-based machine learning to improve the accuracy of classification.關键词：开放域;中文问答系统;问题分类Key words： open-domain;Chinese question answering system;question classification中图分类号：TP391.1; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2019）16-0147-030; 引言在问答系统中，用户输入自然语言查询语句后，系统便会给出精准的答案。
基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现
基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现随着科技的不断发展，智能问答系统已经成为了热门的研究领域。
基于自然语言处理技术的智能问答系统能够帮助人们解决各种问题，因此，它们在很多应用场景中得到了广泛的应用。
本文将探讨基于自然语言处理的智能问答系统设计与实现的相关技术。
一、背景概述随着人工智能的广泛应用，越来越多的智能问答系统被开发出来，这些系统良好地实现了人机对话的过程。
在这个过程中，机器通过分析用户的自然语言输入来理解用户的需求，然后根据它所收集的数据来回答用户的问题。
二、技术研究基于自然语言处理技术的智能问答系统可以分为两大类：开放领域的智能问答系统和封闭领域的智能问答系统。
开放领域的智能问答系统主要用于回答用户杂乱无章的问题，而封闭领域的智能问答系统则专注于某一领域，如银行、法律或医疗。
为了构建一个有效的智能问答系统，需要包含以下关键技术：1.自然语言理解：这是智能问答系统的关键技术之一，主要用于将用户的自然语言转换成结构化的语言，以便机器可以理解和执行。
2.知识库：知识库是储存问题和答案的一种结构化形式，是智能问答系统的核心。
机器可以从知识库中检索并获取答案。
3.问答匹配：这是将用户的问题与存储在数据库中的文本数据进行匹配的过程。
在这个过程中，机器将问题与数据源进行匹配，并对其进行排名，以获得最佳答案。
4.自然语言生成：这是将机器的答案转化成自然语言的过程。
机器的答案可能来自语料库或API，但是它们需要经过自然语言生成步骤才能以自然语言的形式回答用户。
三、基于机器学习的智能问答系统机器学习是一种广泛应用于智能问答系统中的方法。
它可以通过学习上下文信息，来提取出问题的最佳答案。
机器学习的方法可以分为以下两类：1.监督学习：监督学习的目标是根据来自训练数据的标签来预测问题的答案。
这种方法需要人工标记训练数据集中的答案，交给机器学习算法以学习。
2.无监督学习：无监督学习需要从未标记的数据中学习问题的答案。
面向开放域的中文问答系统问句处理相关技术研究
通过实验，我们发现基于BERT模型的中文问答系统在开放域问答任务中表现出 了很好的性能。在准确率方面，该模型达到了90%以上的准确率，表明该模型 能够准确地理解用户的问题并给出正确的答案。在响应时间方面，该模型的响 应时间也较快，一般在0.5秒以内。此外，我们还发现该模型在处理不同类型 的问题时，如事实性问答、分析性问答和创造性问答等，均表现出了较强的泛 化能力。
2、深度学习模型的优化：通过改进现有的深度学习模型，提高中文问答系统 的性能和效率。
3、多源数据的融合：将多个来源的数据融合到中文问答系统中，提高系统的 全面性和准确性。
4、强化实时性和效率：通过优化算法和并行计算等技术，提高中文问答系统 的实时性和效率。
5、应用领域的扩展：将中文问答系统应用到更多的领域中，如智能写作、智 能推荐等，拓展其应用范围。
五、结论
中文自动问答系统作为一项前沿技术，已经在多个领域取得了显著的成果。未 来随着技术的不断发展，中文自动问答系统将会在更多领域得到应用，并成为 领域的重要研究方向之一。因此，进一步深入研究中文自动问答系统的关键技 术和应用场景，具有重要的理论价值和实践意义。
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尽管中文自动问答系统已经取得了很大的进展，但也存在一些问题和挑战。首 先，对于复杂的问题和语境，系统的理解和处理能力还有待提高。其次，由于 中文语言的复杂性，如何准确地识别和理解用户的意图，是中文自动问答系统 面临的重要挑战。
二、中文自动问答系统的应用前 景
中文自动问答系统具有广泛的应用前景，可以应用于智能客服、广告、医疗、 教育等领域。
中文问答系统初步实现方案
中文问答系统的初步实现方案主要包括以下步骤：
1、数据采集：从网络、数据库等渠道收集大量问答对数据，为系统提供训练 和测试数据。
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。
09问答系统
用户的检索需求往往是非常复杂而特殊的无法以几个关键词的简单逻辑组合 来表达用户的检索需求 信息检索的理想目标是提供用户精确的查询信息，但无论是传统文档信息检 索还是Web检索都是基于文档颗粒度的，只提供和用户查询相关的一批文档 集合。 因此，文档检索系统返回的相关信息太多，用户很难快速准确地定位到所需 的信息，通常需要浪费很多时间在这些文档集合中查找自己所需要的信息。 例如，在Google上输入几个关键字（例如“中国 首都”），它有可能返回成 千上万个网页（约有1,040,000项符合“中国 首都”的查询结果）。 传统信息检索以关键词为基础的索引、匹配算法尽管简单易行，但毕竟停留 在语言的表层，而没有触及语义，因此检索效果差强人意，很难进一步提高
问答系统的历史
早期的两个比较著名的问答系统
BASEBALL（1961年)和LUNAR（1973年)。BASEBALL可用来 回答美国一个季度棒球比赛的时间、地点、成绩等自然语言 问题。 LUNAR可帮助地质学家方便的了解、比较和评估阿波罗登月 计划积累的月球土壤和岩石的各种化学分析数据
它们的后台有一个数据库，保存系统可提供的各种数 据。而在用户提问时，系统把用户的问题转换成SQL查 询语句，从数据库中查询到数据提供给用户
问答系统定义
问答系统的定义
问答式信息检索是一种允许用户以自然语言方 式询问，系统从单语或多语文档集中查找并返 回确切答案或者蕴含答案文本片断的新型信息 检索的方式。 问答系统允许用户以自然语言的形式查询信息
例如：世界上最大的宫殿是什么宫殿？ 例如：紫禁城/故宫
系统则直接提供用户准确、简洁的答案
要求有一个和文章内容相关的场景脚本 在用户提出问题时，系统根据文章内容、场 景脚本来回答问题 脚本不存在时，系统无法正常工作
问答系统研究现状
问答系统研究现状
问答系统是一种能够回答用户提出的自然语言问题的计算机程序，近年来受到了广泛关注和研究。
目前，问答系统的研究主要分为以下几个方向。
1. 基于规则的问答系统：这种问答系统使用人工编写的规则来解决问题，适用于特定领域的问题。
它的优点是效率高、精度高，但需要大量人工劳动力，难以扩展到新的问题领域。
2. 基于信息检索的问答系统：这种问答系统利用信息检索技术从海量文本中搜索相关信息以回答问题，适用于开放领域的问题。
它的优点是可以回答任意领域的问题，但精度可能受到文本质量的影响。
3. 基于知识图谱的问答系统：这种问答系统将自然语言问题转换为查询知识图谱的问题，从中提取答案。
它的优点是可以回答复杂问题，但需要丰富的知识图谱。
4. 基于深度学习的问答系统：这种问答系统利用深度学习技术处理自然语言，建立起问题与答案之间的映射关系。
它的优点是可以处理复杂问题，精度较高，但需要大量的训练数据。
目前，各种类型的问答系统都在不断地发展和完善中，未来的研究方向是如何实现更自然、更智能的问答系统，使其更好地服务于人们的生活和工作。
基于神经网络的开放领域问答系统设计与实现
基于神经网络的开放领域问答系统设计与实现近年来，随着人工智能技术的发展，开放领域问答系统也越来越受到关注。
开放领域问答系统是指用户可以问任何问题，系统可以根据用户提供的问题或需求，自动地从互联网上的丰富信息中寻找相关答案，或者提供类似答案、建议或其他反馈等的一种服务。
基于神经网络的开放领域问答系统，不仅可以大幅度提高问答系统的反应速度和准确度，还可以帮助我们更好地理解和使用自然语言。
一、神经网络与自然语言处理神经网络，是指借鉴了人类神经系统的基础上，构建起来的一种模拟人脑思维和学习的模型。
而自然语言处理，又是指计算机处理人类语言的一种技术。
神经网络可以通过学习和迭代的方式，对大量的语言数据进行建模，从而自然理解语言的规则和规律。
因此，神经网络与自然语言处理的结合，在问答系统中的应用显得尤为重要。
在自然语言问答系统中，一个必要的过程是完成自然语言理解（NLU），也就是将自然语言转换为计算机能够理解的形式。
在这个过程中，神经网络可以根据语言特征建模语言之间的联系，从而理解用户输入的自然语言内容，并提取出关键信息。
同时，神经网络还可以实现自然语言的生成，根据训练数据生成符合语法的文本。
二、问答系统的框架设计基于神经网络的问答系统的设计与实现，其基本框架包括以下步骤：1、自然语言处理：对用户输入的自然语言进行处理和理解。
这个步骤需要结合神经网络技术和自然语言处理技术进行，以生成和理解自然语言，并提取出关键信息。
2、知识库检索：通过检索、匹配和排序等技术，从知识库或者网络资源中找到与问题相关的答案、信息或者建议。
这个步骤需要使用数据挖掘和信息检索技术进行处理。
3、答案生成和推荐：在找到相关的信息之后，需要将其中的关键信息提取出来，并根据输入的问题生成相应的答案或者推荐。
4、答案评估和反馈：对生成的答案进行自动评估，并根据用户反馈进行调整和完善。
同时，可以将生成的答案和反馈信息，反过来丰富和更新知识库。
五、实验与展望为了验证基于神经网络的开放领域问答系统的有效性和优越性，一般需要进行实验和对比分析。
【硕士论文】中文问答系统中的信息检索模型的研究
重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向，它综合运用了各种自然语言处理技术。
目前，国内外有很多的科研机构参与了英文问答技术的研究，甚至己经有相对成熟的英文问答系统，但是参与中文自动问答技术研究的科研机构并不是很多，而且基本没有成型的中文问答系统。
本文正是对中文问答技术研究的一个探索。
基于自然语言处理的中文问答系统包括五个主要组成部分：问题理解、信息检索、信息处理、答案抽取、ＦＡＱ模块五个子系统。
信息检索模块是自动问答系统中最重要的模块之一，检索的结果对后面的处理，以至找到问题的正确答案都有很大的影响，同时它也是智能咨询系统、机器对话等研究的重要方面。
本文充分结合了汉语语言的特点以及计算语言学的技术，对问答系统中信息检索模块进行了深入分析，指出了在实际的使用问答系统的时候，用户的回答质量参差不齐。
我们不但要尽量检索相似度高的文档，而且还希望检索出来的文档的质量尽可能的好，而传统的信息检索中常用的四种数学模型：布尔模型、模糊逻辑模型、向量模型和概率模型以及基于语言模型的信息检索模型在计算相似度的时候都没有考虑到问题的质量。
本文通过最大熵方法用困惑度、序列模型、词的搭配作为特征来评估文档的质量，最后利用翻译模型把问题质量成功的集成到检索模型中。
最后，我们从社区问答系统中抽取问答对作为语料进行测试，试验结果表明引入文档质量到检索模型中比传统的检索模型能取得更好的试验结果。
关键词：问答系统，信息检索，文档质量，语言模型，最大熵我本沉默ＥＬＩＺＡ扮演一个心理学专家的角色，采用启发式的心理疗法，通过反问应对精神病人的提问，诱导病人不停地说话，从而达到对病人进行心理治疗的目的。
１９７１年，Ｗｉｎｏｇｒａｄ利用ＭＡＣＬＩＳＰ语言开发了ＳＨＲＤＬＵ问答系统。
ＳＨＲＤＬＵ包括解析器、英语语法识别器、语义分析器、一般问题解答器等。
该系统主要是用于儿童积木话题，并且取得了较好的效果。
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。
开放域问答式信息检索
开放域问答式信息检索摘要人们从浩如烟海的信息海洋中及时、全面、准确获取信息最有效的方式就是信息检索。
本文针对传统的检索技术、搜索引擎的弊端（检索出的内容多，而真正的想要的信息少），提出了一种全新的信息检索方式——开放域问答式信息检索。
开放域问答式信息检索是通过结合对自然语言的处理，让用户采用提问的方式向搜索引擎提出检索要求，并尽可能做到人机交互，最后从庞杂的信息海洋中及时、全面、准确获取到信息。
它返回给用户的结果再也不只是一些含有用户关键字信息的相关网页，而是真正的答案，它使用户得到真正想要的信息，成功的把握先机。
试验表明，开放域问答式信息检索完全是可行的，它的发展势必为广大网络用户带来更高效快捷的信息服务，也将肯定带来互联网上的又一大技术革命。
关键词信息检索自然语言理解搜索引擎人机交互匹配IAbstractThe effective way for people to obtain knowledge and technology of the information from numerous and jumbled information ocean accurately and in time is information retrieval. To traditional retrieval technique, drawback of search engine this discourse (search many content that publish, and real little information that want), Propose one brand-new information retrieval way--open-domain question-answering information retrieval.Open-domain question-answering information retrieval through combining treatment of natural language, let user put forward request of searching to search engine by the way of putting questions, It accomplishes man-machine interface to thebest of one's ability at last from numerous and jumbled information ocean prompt overall accurate to obtain the information. It not only returns give result of user some contain user key word relevant web page of information, but the real answer. Make really information that want, assurance first chance that succeed user.The experiment indicates the open-domain question-answering information retrieval is totally feasible, development of it will bring high-efficient swift information service for the masses of network user, Must bring another great leap on Internet too.Key words Information Retrieval Natural Language Understanding Human-machining Interface Searching Engine MatchingII目录摘要 (I)Abstract............................................................................................................... .....II 第1章绪论. (1)1.1 本文研究的背景（现状）和意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2 国内外研究现状分析 (1)1.1.3 研究意义 (2)1.2 一些概念及相关的研究 (3)1.2.1 信息检索 (3)1.2.2 自然语言的研究 (5)1.3 本论文的组织安排 (6)1.3.1 总体设计 (6)1.3.2 详细设计 (7)1.3.3 实现方法 (7)1.3.4 结论 (7)1.3.5 附录 (7)第2章自动问答系统的总体设计思想 (8)2.1 系统描述 (8)2.2 系统框架 (8)2.3 总体流程 (10)第3章模块设计 (11)3.1 问题分析及处理(Question Analyze and manipulation) (11) 3.1.1 问题的分类 (11)3.1.2 问题的理解 (12)3.1.3 问题的扩展 (13)3.2 信息检索（Information Retrieval） (13)3.2.1 网页的级别（pagerank）的提出 (13)3.2.2 网页级别的计算公式 (14)3.2.3 检索结果输出 (15)3.3 查找候选答案（Answer Search） (15)3.3.1 TREC标准 (16)III3.4 答案匹配（Answer Matching） (16)3.5 答案选择（Answer Select） (16)3.6 系统评估（System Score） (17)第4章问题分析模块的实现 (18)4.1 开发工具 (18)4.1.1 Visual C++ 6.0的特点 (18)4.1.2 Visual C++ 6.0的组成 (19)4.1.3 Windows编程模式 (19)4.2 问题分析模块的任务分析 (20)4.2.1 问题分析模块程序流程图 (21)4.2.2 分词环节 (21)4.2.3 比较环节 (23)4.3 程序的数据结构 (23)4.4 备注 (25)4.5 实验示例 (25)结论 (26)致谢 (28)参考文献 (29)附录1 (31)附录2 (33)附录3 (35)IV第1章绪论1.1 本文研究的背景（现状）和意义1.1.1 研究背景随着互联网的高速发展，网上的信息越来越多，人们总希望通过网上信息检索迅速快捷找到自己所需要的信息，而这时传统的搜索引擎的弊端就逐渐显露出来。
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。
开放域对话系统：现状和未来
开放域对话系统：现状和未来编辑整理：许宴铭出品平台：DataFunTalk导读：本次分享的主题为开放域对话系统：现状和未来。
将系统地介绍开放域对话系统最前沿的技术，包括知识对话生成、基于强化学习的可控对话、大规模预训练对话模型等等，以及展开对开放域对话系统未来发展的讨论。
01对话系统分类对话系统大致可分为两大类，一类为任务型对话系统，主要为了完成某个领域的某项特定任务，比如百度的UNIT、客服系统等都属于任务型对话系统，一般采取传统的模块化的技术方案；第二类是闲聊系统，一般无目的、无领域约束。
随着技术的发展，开放域对话系统也被提出了越来越高的要求，即能够在开放域内进行有意义的对话，而不是完全的闲聊。
而不管是开放域的对话，还是任务型对话，通过端到端的模型建模已经越来越成为主流方案。
02端到端对话生成1. 对话系统的新机遇端到端的对话生成一般会有编码器和解码器，编码器输入上文信息，解码器会解码出回复( Response )，训练数据可以是人类对话语料，通过通过最小化预测的结果在真实标签上的似然( Minimize Negative Log Likelihood ) 来进行训练。
2. 端到端对话生成的挑战在目前的端到端对话模型中，经常出现很多badcase：包括出现上下文逻辑冲突；背景有关的一些信息，比如年龄其实不可控；安全回复居多，对话过程显得很无聊。
模型训练时用到的训练数据都是人类的对话语料，往往充斥着已知和未知的背景信息，使得对话成为一个'一对多'的问题，比如图中问年龄和聊天气，回答包括不同的人针对同样的问题产生的不同的回复。
但是神经网络无论多复杂，它始终是一个一一映射的函数。
最大似然只能学到所有语料的共通点，所有背景，独特语境都可能被模型认为是噪音，这样会让模型去学习那些最简单出现频率高的句子，比如'是的'之类的回复，我们称之为安全回复。
3. 对话语料的局限性我们看到的对话语料只是冰山的一角，实际上对话语料中潜藏着很多个人属性、生活常识、知识背景、价值观/态度、对话场景、情绪装填、意图等信息，这些潜藏的信息没有出现在语料，建模它们是十分困难的。
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开放域问答系统研究综述*何靖1，陈翀2，闫宏飞1（1.北京大学，信息科学技术学院，北京，100871；2.北京师范大学，管理学院信息管理系，北京，100875）E-mail: hj@, chenchong@, yhf@摘要：尽管搜索引擎能够满足网络用户的很多信息需求，但是还有很多它无法满足。
原因之一是它严格的用户界面：它的输入是关键词，它的输出是相关文档集。
对于很多信息需求，更加合适的提问和回答方式是自然语言。
开放域问答系统就是用于解决这一问题的。
本文主要介绍开放域问答系统的系统框架，主要技术和评测方法。
关键词：开放域问答系统；问题分析；信息检索；答案抽取A Survey: Open-domain Question Answering SystemHE Jing1, CHEN Chong2, YAN Hongfei11(Department of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing 100871, China)2(Department of Information Management, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China)E-mail: hj@, chenchong@, yhf@Abstract: Though Web users can find relative information with search engine, it cannot satify all information needs. One reason is that its interface to users is rigid: keywords as query and documents as output. However, for some information need, it’s more suitable to be queried and answered by natural language. Open-domain question answering system is designed to solve this problem. In this survey paper, we will introduce the framework and critical techniques for an open-domain question answering system and present how to evaluate it.Keywords:Open-domain question answering, question analysis, information retrieval, answer extraction1概述1.1研究背景随着网络数据的快速增长，从海量网络数据中获得相关信息成为一个巨大挑战，搜索引擎在一定程度上解决了这个问题。
在分析搜索引擎日志时发现，它包含一些自然语言表述的查询如“如何安装RedHat9”。
这表明互联网用户更加习惯于用自然语言来表达他们的某些信息需求。
搜索引擎的输入是一组关键词，但是有时用户的信息需求很难用关键词确切地表达。
同时，有时用户所需信息的粒度并不是一篇文档，而是一个描述性的段落、句子、结论、人名或数字等，但是搜索引擎对于一个查询返回的是一个文档集合，用户还需从中找出相关的内容。
这表明现有的搜索引擎服务和用户的实际信息需求之间存在着两个方面的“鸿沟”：系统要求的关键词表达方式与用户自然表达方式之间的鸿沟和系统返回信*本文受到国家自然科学基金（70903008，60933004），CNGI搜索引擎项目（CNGI2008-122），863 课题（2009AA01Z143），软件开发环境国家重点实验室开放课题（SKLSDE-2010KF-03)及973计划海量项目（2005CB321901）的共同支持。
息的方式和用户需要返回的方式之间的鸿沟。
如果能使用户以一种更加自然的方式和系统交互，用户可以自然而精确地表达他们的信息需求，系统能直接返回用户想要知道的内容，就能填平这条鸿沟。
基于这样的需求，开放域问答系统成为信息系统领域中继搜索引擎之后的又一个热点。
从技术层面来看，计算机处理能力的提升，信息检索、自然语言处理、人工智能等相关领域研究的发展也为问答系统的构建创造了条件。
1.2问答系统的历史问答系统并不是一个年轻的研究方向。
五十年代，Alan Turing提出了著名的图灵测试。
该测试的目的是测试计算机是否具有智能。
为了鼓励进行图灵测试的研究，1991年Hugh Loebner设立了Loebner Prize，用于奖励第一个通过图灵测试的系统。
十多年来，出现了PC Therapist, Albert等优秀的聊天机器人系统，它们的一些技术如问句答案的模式匹配，对开放域问答系统很有借鉴价值。
除此之外，还有一些基于知识库的问答系统研究[32,33]，包括基于本体的问答系统，受限语言的数据库查询系统，问答式专家系统等。
这些系统受限于一定的知识领域和语言表达方式，不具有可扩展性。
本文讨论的开放域问答系统和它们不同，具有两个特性：1、它能够回答的问题不局限于一个或几个特殊的领域，而是不限定领域的；2、它是基于一套文档数据库（可以是新闻集合，也可以是整个Web），而且它只能回答那些答案存在于这个文档数据库中的问题。
因此它是可扩展的，随着文档数据库的增加，它具有了更多的“知识”，就能回答更多的问题。
最早的在线问答系统是由美国麻省理工大学Boris Katz等人开发START系统(/)，它自1993年12月正式提供服务至今，已经回答了数以百万计的问题，问题的类型包括位置，电影，人物，文化，历史，艺术，环境，词典定义等。
AskJeeves 也是一个优秀的开放域问答系统（），和START不同，它返回的结果并不是一个精确的答案，而是包含答案的一系列段落。
其他比较著名的在线系统还包括Brainboost()和AnswerBus()，它们返回的是包含结果的句子。
为了推动开放域问答系统的发展，信息检索评测组织TREC（Text REtrieval Conference）自1999年开始，设立了开放域问答的评测任务，已开展了10次评测，成为TREC中历时最长的评测任务。
另外的一些著名评测组织如NTCIR和CLEF也已经设置问答系统评测的任务。
可见，问答系统的研究已在领域内受到非常强烈的关注。
1.3开放域问答系统的通用体系结构由于自然语言处理、信息检索、人工智能等相关领域技术的局限性，问答系统的回答能力也是有限的。
Moldovan [25]根据问答系统的能力，把它由弱到强分成了5类： 能回答事实问题的系统：回答的内容是一个事实，可以直接在文档里找到，一般是一个词或者一次词组。
●能回答具有简单推理问题的系统：回答的问题可能是文档里面的一个片断，需要系统简单的推理能力。
●能够多文档信息综合回答的系统：需要从多个文档中分别找出答案并且以一定的方式进行组合展示给用户。
●交互式问答系统：答案是上下文相关的，即和用户已经提问的问题和系统已经返回的结果有关系。
●具有类推能力的系统：答案需要系统进行推理获得，可能无法在文档集合中直接找到。
现有的开放域问答系统的能力，一般是介于前四类之间，主要处理那些能够通过直接从文档集中抽取答案就能回答的问题。
这些问题主要包括事实类问题，列表类问题，定义类问题，关系类问题等。
当前，不同的问答式系统会具有不同的体系结构。
如[8]的系统包括主题提取，主题定义，段落检索，答案抽取四个模块，[28]的系统包括问句分类，文档检索，句子抽取，答案抽取，排序，消除重复答案等模块。
虽然模块划分不同，但一般来说，所有的系统的模块都可以纳入三个大的部分，即问句分析，文档和段落的检索和答案的提取和验证。
问句分析部分所需要完成的功能包括问句类型分析，问句主题识别，问句指代消解和问句语法分析等。
问句分类是问答系统中一个很重要的环节，它需要把问句根据它的答案类型分到某一类别中，之后的检索和提取会根据问句类别采用不同的措施。
在现有问答系统的解决方案中，很多都根据精细问句类型和精细实体答案的识别的对应关系来提取答案，所以他们尤其重视问句分类的性能。
找出问句的主题，可以帮助检索部分首先找出和主题相关的文档和段落，便于进一步后续的处理。
在某些系统交互式地回答用户的提问，因此用户的问题中会出现一些指代词，因此需要根据上下文明确指代词在问题中具体所指。
有的系统通过对问句进行语法分析，匹配问句的语法结构和包含答案句子的语法结构。
文档和段落检索部分的功能是根据问句构造查询，利用一定的检索模型找到可能包含答案的文档或者段落。
这里会涉及到的问题包括：采用什么样的信息检索模型，如何构造查询，如何对这些段落进行排序，如何追求查全率和查准率之间的折衷，检索阶段的性能和最终的系统总性能有什么样的关系等。
答案的提取和验证是问答系统的最后一个部分，它的输出就是问句的最终答案。
它分析检索获得的文档或者段落，从中提出能够回答问题的答案。
在提取答案时，问句类型直接决定如何生成候选答案集合。
另外，某些问题的答案可能存在于知识库中或者Web上，这一步中可以通过察看知识库或者Web对答案进行验证。
三大模块之间的流程和关系如图1所示：图1 问答系统的通用体系结构从上图可见，问题分析模块可以获得问句的主题、类型和语法结构。
文档和段落检索模块从文档集合中获得相应的可能包括正确答案的段落集合。
答案提取和验证模块根据前两个模块的输出以及通过知识库和Web上的知识获得最终的答案。
下面就这三个模块进行详细的介绍。
2问句分析问句分析模块用于分析理解问题，从而协助后续的检索和答案提取。
它的输入是由自然语言表述的问题，输出是问句对应的答案类型和问句主题等。
2.1问句分类问句分类是根据问句所问的目标（答案）的类型对问句进行分类，它是问句分析最重要的功能之一，因为答案类型直接影响后续步骤尤其是答案抽取的策略，比如对于问人物的问题，答案抽取模块首先就会把相关文档中出现的人物作为答案候选集合。
最简单的问句分类通过疑问词直接决定问句的类型。
在英语中，典型的有5W1H（What, Who, When, Where, Why, How）的问题，在中文中，也有类似的“谁”，“哪儿”这样的疑问词。
但这种方法粒度太粗，特别对What，How这样的疑问词，可以对应非常多的答案类型。
另外，有一些问句从句型上看是祈使句，不包含疑问词，如“列出长江流经的省份”，或者有一些问句包含了多个疑问词，如英语中含有定语从句，宾语从句的情况，这种方法无法处理这些情况。