中文问答系统中答案抽取的研究与实现综述
《基于GCNN的中文事件抽取技术的研究与应用》
《基于GCNN的中文事件抽取技术的研究与应用》一、引言随着信息技术的飞速发展，中文自然语言处理（NLP）技术逐渐成为研究热点。
其中，事件抽取技术作为自然语言处理领域的重要分支，对于理解文本信息、提取知识内容具有重要意义。
近年来，基于图卷积神经网络（GCNN）的中文事件抽取技术逐渐成为研究热点，其通过捕捉文本中的事件关系和结构信息，提高了事件抽取的准确性和效率。
本文旨在研究基于GCNN的中文事件抽取技术，并探讨其在实际应用中的价值。
二、GCNN概述GCNN（图卷积神经网络）是一种基于图的深度学习算法，主要用于处理图结构数据。
在中文事件抽取任务中，GCNN能够有效地捕捉文本中的事件关系和结构信息。
与传统的序列模型相比，GCNN能够更好地处理复杂的文本关系和结构信息，从而提高事件抽取的准确性和效率。
三、基于GCNN的中文事件抽取技术研究1. 特征表示与事件定义：基于GCNN的中文事件抽取技术首先需要对文本进行特征表示和事件定义。
通过将文本中的实体、关系等信息表示为图结构数据，并定义相应的事件类型和角色，为后续的GCNN模型提供输入数据。
2. 模型构建：在构建基于GCNN的事件抽取模型时，需要考虑如何设计合理的图结构以捕捉文本中的事件关系和结构信息。
同时，还需要选择合适的损失函数和优化算法以训练模型，提高其泛化能力和鲁棒性。
3. 算法优化：为了提高基于GCNN的中文事件抽取技术的性能，可以采取多种优化策略。
例如，通过引入注意力机制、多跳关系等方法来增强模型的表达能力；通过使用预训练模型、集成学习等技术来提高模型的泛化能力。
四、应用场景与案例分析1. 新闻领域：在新闻报道中，经常涉及到各种类型的事件，如政治事件、经济事件等。
基于GCNN的中文事件抽取技术可以用于从新闻文本中自动提取这些事件信息，为新闻分析和舆情监测提供支持。
2. 社交媒体分析：在社交媒体平台上，用户产生的文本信息包含了大量的情感和态度信息。
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现智能问答搜索引擎是一种基于人工智能技术的应用程序，旨在通过自动回答用户提出的问题，为用户提供准确、高效的信息查询和解答服务。
本文将详细介绍基于人工智能的智能问答搜索引擎的设计与实现。
一、智能问答搜索引擎的设计1. 数据收集与处理：智能问答搜索引擎的核心在于准确的问题解答和信息查询。
为了实现这一目标，首先需要收集和整理大量的问题和答案数据。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集相关问题的数据，并对这些数据进行去重、分类和标注，建立问题与答案的对应关系。
2. 自然语言处理：智能问答搜索引擎需要具备对用户问题的理解和答案的生成能力。
这就需要利用自然语言处理技术对用户提问进行分析，提取问题的关键信息。
可以采用词法分析、句法分析、语义分析等技术来处理用户问题，将问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
3. 知识库构建：为了回答用户提出的问题，智能问答搜索引擎需要建立一个知识库，存储大量的问题和答案。
可以结合领域专家的知识，将知识库分为不同的主题或领域，以便更精确地回答用户的问题。
知识库的构建可以采用手工编写、半自动标注、数据挖掘等方式。
4. 排序与答案生成：在用户提问后，智能问答搜索引擎需要根据用户问题的关键信息，在知识库中检索出相关的问题和答案。
可以使用信息检索技术，例如倒排索引和向量空间模型，对用户问题和知识库中的问题进行匹配，根据匹配度为问题和答案进行排序。
然后，通过生成算法，从知识库中选取最相关的答案，返回给用户。
5. 用户界面设计：智能问答搜索引擎的用户界面应该简洁明了，方便用户输入问题和查看答案。
可以采用搜索框和分类标签的形式，用户可以通过输入问题或选择相应的标签来进行查询。
另外，还可以提供问题补全功能，根据用户输入的部分问题，自动推荐可能的问题选项，提高查询的准确性和效率。
二、智能问答搜索引擎的实现1. 自然语言处理技术的应用：实现一个智能问答搜索引擎需要使用自然语言处理技术对用户问题进行分析和处理。
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）。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的发展，智能问答系统在各行各业得以广泛应用。
无论是在机器人导航、在线客服还是搜索引擎等领域，智能问答系统都能够提供精准、高效的解决方案。
本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
一、智能问答系统的基本原理智能问答系统的核心是自然语言处理（NLP）技术。
该技术能够将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
其基本原理包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等。
通过对用户输入的问题进行语义分析和理解，系统能够给出准确的答案或解决方案。
二、智能问答系统的架构设计智能问答系统的架构设计包括数据采集、语义理解、答案生成和结果展示四个核心模块。
下面将对每个模块进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是智能问答系统的基础。
我们需要从各个领域的知识库中获取问题和答案的数据，并进行整合和清洗。
同时，还需要收集大量用户的实际问题和反馈，以提高系统的准确性和智能性。
2. 语义理解语义理解是智能问答系统的核心环节。
该模块使用自然语言处理技术对用户输入的问题进行分析和理解。
通过分析问题中的实体、关系和动作等要素，系统能够准确识别问题的意图，并进行后续的处理。
3. 答案生成答案生成模块是智能问答系统的重要组成部分。
在理解用户问题后，系统需要根据知识库中存储的相关信息，生成准确且完整的答案。
这一过程涉及到知识检索、语义匹配和答案生成等技术。
4. 结果展示结果展示模块是用户与智能问答系统进行交互的关键。
系统需要将生成的答案以易于理解和便于阅读的形式展示给用户。
这包括文本、图表、音频或视频等多种形式的展示方式。
三、智能问答系统的优化与挑战智能问答系统的优化是一个持续不断的过程。
优化的关键在于提高系统的准确性、智能性和响应速度。
为了达到这些目标，我们需要不断改进和迭代系统的算法和模型。
另外，智能问答系统还需要面对多语言、多领域、多样化的问题，并能够适应各种复杂场景和需求。
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旨在系统地综述近年来有关中文语义问答系统（ChineseQuestionAnsweringSystem，CQA）问句分析方面相关研究，包括自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）以及机器学习（Machine learning，ML）手段。
中文问答系统问句分析的研究内容可以概括为语义建模、语义解析、句法分析、语义分类和对话导航等，通常将它们集中为两大类：知识建模和问题提取。
本文将阐述中文问答系统问句分析的基本思路、分析方法、实现技术，进而介绍典型问答系统及应用，以期为解决相关问题提供参考。
关于中文问答系统问句分析的研究，由于其相对湿润的语言环境和许多隐含信息，使得进行研究有复杂性，但也为研究者提供了新的挑战。
为了更好地理解问句，首先需要将其分解成多个元素，这一过程叫做自然语言处理，它具有什么功能呢？自然语言处理主要是从文本中抽取有用的信息，例如实体、动词、副词、关系等，以及把这些信息组合成一个框架，搭建起一张有关系的语义框架图。
在此基础上，还需要进行句法分析，即对句子中的词语进行分类，分析其语法结构，以及根据其语法和句法信息为中文语义问答系统进行深入的理解。
从而实现系统的自动化分析和处理，最终达到问答的目的。
而在机器学习（Machine learning）领域，中文问答系统问句分析研究则倾向于使用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）进行模型构建，从而实现自动学习和识别句子的抽象特征，比如语义特征和句法特征等，以及这些特征之间的关系。
这样可以大大减少系统训练时间，大大提高效率，从而实现系统自动学习和运行。
此外，语义分类也是一种重要的研究方向，目前，主要是使用深度学习，特别是深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现。
将提取的文本特征进行语义分类，以建立文本到概念的映射，最终形成系统认知模型。
中文问答系统答案抽取的研究
中文问答系统答案抽取的研究作者：何鹍叶昕李巍黄波来源：《商情》2010年第28期[摘要]中文问答系统是随着互联网的迅速发展和普及而产生的一项新的应用研究。
针对传统搜索引擎存在的诸多弊端,问答系统要求用户以自然语言的形式进行提问,并将精确的答案快速地返回给用户,而不是包含大量无关信息的文档和网页。
问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取,作为问答系统中的一个核心模块,答案抽取模块性能的优劣直接影响着整个问答系统的性能,所以本文将对答案抽取进行重点研究。
[关键词]问答系统答案抽取依存树语义匹配1 引言随着互联网的迅速发展和广泛普及,互联网上的信息越来越丰富,人们足不出户就能利用互联网得到自己所需要的各种信息,而搜索引擎便是人们快速获取信息和资源的重要手段之一。
例如Google、百度等搜索引擎都能帮助人们快速地找到所需要的相关信息,用户只需要输入一些关键词的组合,它们就会马上返回大量的文档和网页,提供给用户所需要的相关信息。
但传统的搜索引擎也存在着诸多弊端。
首先,它主要采用基于关键词的查询,通过关键词的逻辑组合来表明用户的查询意图,但是人类的查询意图一般是难以理解的,不可能通过几个关键词的简单组合就能表达出来,因此如果没有将用户的查询意图明确表达清楚,搜索引擎肯定不会返回令用户满意的答案;其次,对于用户的某一次查询,传统的搜索引擎返回大量与问题相关的信息,这给用户想要快速准确地获得所需要的信息带来了极大的困难。
例如,用户在搜索引擎上输入几个关键词,它有可能返回很多所谓的相关文档和网页,这样用户将浪费大量的时间在这些文档和网页中查找自己所需要的信息;再次,基于关键词的匹配算法虽然操作方便容易实现,但毕竟只停留在语言的表面层次,并没有触及到句子的语义信息和句法结构等自然语言处理比较深层次的东西,因此查询的效果很难进一步提高。
上述问题均成为了制约搜索引擎性能提高的瓶颈,问答系统正是为了克服传统搜索引擎的这些弊端而产生的。
抽取式机器阅读理解研究综述
20215712机器阅读理解（Machine Reading Comprehension，MRC）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的热门研究方向，利用机器对数据集中的文本内容进行理解和分析，回答提出的问题，能够最大程度地评估机器理解语言的能力。
目前，MRC任务一般分为填空式、选择式、抽取式、生成式和多跳推理式5类[1]。
在过去的数十年中，涌现出许多在限定领域的MRC应用，例如智慧城市、智能客服、智能司法系统以及智能教育系统。
抽取式机器阅读理解是MRC任务中重要的一类，其主要利用给定的文本内容和相关问题，通过对文本内容的分析和理解，给出正确的答案。
该任务需要预测出答案的起止位置从而选出答案片段，通常也被称为跨距预测或者片段预测[2]。
抽取式MRC任务中的问题一般抽取式机器阅读理解研究综述包玥，李艳玲，林民内蒙古师范大学计算机科学技术学院，呼和浩特010022摘要：机器阅读理解要求机器能够理解自然语言文本并回答相关问题，是自然语言处理领域的核心技术，也是自然语言处理领域最具挑战性的任务之一。
抽取式机器阅读理解是机器阅读理解任务中一个重要的分支，因其更贴合实际情况，更能够反映机器的理解能力，成为当前学术界和工业界的研究热点。
对抽取式机器阅读理解从以下四个方面进行了全面地综述：介绍了机器阅读理解任务及其发展历程；介绍了抽取式机器阅读理解任务以及其现阶段存在的难点；对抽取式机器阅读理解任务的主要数据集及方法进行了梳理总结；讨论了抽取式机器阅读理解的未来发展方向。
关键词：抽取式机器阅读理解；自然语言处理；深度学习；迁移学习；注意力机制文献标志码：A中图分类号：TP391.1doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2102-0038Review of Extractive Machine Reading ComprehensionBAO Yue,LI Yanling,LIN MinCollege of Computer Science and Technology,Inner Mongolia Normal University,Hohhot010022,ChinaAbstract：Machine reading comprehension requires machines to understand natural language texts and answer related questions,which is the core technology in the field of natural language processing and one of the most challenging tasksin the field of natural language processing.Extractive machine reading comprehension is an important branch of machine reading comprehension task.Because it is more suitable for the actual situation and can reflect the understanding ability of the machine,it has become a research hotspot in the current academic and industrial circles.This paper makes a compre-hensive review of extractive machine reading comprehension from four aspects,first of all,the paper introduces the task of machine reading comprehension and its development process.Secondly,it describes the task of extractive machine reading comprehension and its difficulties at present.Then,the main data sets and methods of the extractive machine read-ing comprehension task are summarized.Finally,the future development direction of extractive machine reading compre-hension is discussed.Key words：extractive machine reading comprehension;natural language processing;deep learning;transfer learning; attention mechanism基金项目：国家自然科学基金（61806103，61562068）；内蒙古纪检监察大数据实验室开放课题（IMDBD2020013）；内蒙古自治区“草原英才”工程青年创新创业人才项目；内蒙古师范大学研究生创新基金（CXJJS20127）；内蒙古自治区科技计划（JH20180175）；内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目（NJZY21578，NJZY21551）。
自动问答系统中问句分类研究综述
自动问答系统中问句分类研究综述镇丽华;王小林;杨思春【摘要】问句分类作为问答系统所要处理的第一步,在问答系统中起着至关重要的作用,其准确性直接影响最终抽取的答案的正确性.从问句分类的概念出发,先对问句分类体系、特征提取、问句分类方法等进行阐述,然后重点分析了用于问句分类的几个主流学习模型,并对几个模型作了比较分析,最后指出了当前问句分类的研究难点和未来的研究方向.【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(032)001【总页数】8页(P48-54,66)【关键词】问答系统;问句分类;特征提取;分类模型【作者】镇丽华;王小林;杨思春【作者单位】南通大学管理学院,江苏南通226019;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391问答系统是目前自然语言处理和信息检索领域的一个研究热点，它允许用户以自然语言形式提出问题，并采用自然语言处理技术自动地将简洁、正确的回答返回给用户[1-2]。
与传统的搜索引擎相比，问答系统能更好地满足用户从互联网上快速、准确地获取信息的需求。
问答系统一般包括问句分析、信息检索和答案抽取3个主要部分[3-4]，典型问答系统的体系结构如图1所示。
其中，问句分类作为问答系统的首要环节，为系统知道用户想要寻找什么类型的答案提供重要信息。
问句分类是指在确定的分类体系下，根据问句的内容自动地确定问句关联的类别[5]，这种对应关系可以用一种映射函数来表示：其中：X表示问句实例集合；{C1,C2,…,Cn}表示问句类别集合；G负责将未知类别的问句x∈X根据先验信息或者某种规则映射到类别集合中的某个类别Ci中去。
问句分类的作用主要体现在以下2个方面：（1）问句分类能够有效地减少候选答案空间，提高系统返回答案的准确率。
例如，用户输入查询语句“国际奥委会是什么时候成立的？”经过问句分类，知道这个问句属于时间类，在答案抽取阶段，系统把不含时间的候选句子过滤掉，从而有效地较少了候选答案空间。
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。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统也越来越受到人们的关注和重视。
智能问答系统是一种能够通过人工智能算法和大数据分析来回答人类问题的智能系统。
本文将会介绍基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
一、概述智能问答系统可以理解为是一种为用户提供快速、高效、准确信息的技术，包括自然语言处理、图像处理、语音处理等领域的技术。
智能问答技术的核心是基于人工智能技术，通过对大量数据的分析和处理，提供精准的解决方案，优化用户体验。
智能问答系统的发展，不仅有利于提高信息化服务水平，还能够协助我们更好地理解人类知识，逐步提升智能。
二、基本原理基于人工智能的智能问答系统一般由三部分组成：问答语料库、模板匹配和人工智能处理。
1.问答语料库问答语料库是智能问答系统最基本的部分。
一个完整的问答语料库需要包括问句、答案、对话情景等元素。
这里的问答语料库可以是已有的外部语料库，也可以是自行构建的内部语料库，甚至可以由人工整理获取。
为了增强智能问答系统的精度，我们可以从多个角度进行区分语料库，例如可以根据产业、领域、客户意图等维度划分不同的语料库。
2.模板匹配针对输入的问题，智能问答系统需要匹配相应的问答模板，将问题转化为轻量级的执行命令或生成问答结果。
模板技术可以帮助我们在多个用户输入中找到相似之处，并一一对应地匹配到已知的语料库，从而尽可能准确地返回答案。
3.人工智能处理智能问答系统中应该包含多种人工智能处理技术，例如自然语言处理、机器学习算法等。
自然语言处理技术的目的是将纯文本转化成计算机可以理解的数字信号，这样才能够分析语义。
机器学习算法可以对已知的用户问题进行深度分析，然后通过不断训练的方式提高预测准确率。
这部分应对于不同的语料库和业务场景进行相关的应用。
三、技术选型本文介绍了一种基于机器学习技术的智能问答系统的设计与实现。
我们选择了一个优秀的开源NLP库——Jieba，还有另一个优秀的开源机器学习库——Scikit-Learn，以实现对自然语言的解析和模型训练，它们都共同构成了我们的技术栈。
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。
《面向领域的问答系统关键技术的研究与应用》
《面向领域的问答系统关键技术的研究与应用》一、引言随着人工智能技术的快速发展，问答系统作为自然语言处理领域的重要应用，已经逐渐成为人们获取信息、解答疑惑的重要工具。
面向领域的问答系统，针对特定领域的知识进行深度挖掘和整合，为该领域用户提供更加精准、高效的回答服务。
本文将就面向领域的问答系统关键技术的研究与应用进行探讨。
二、问答系统关键技术研究1. 自然语言理解技术自然语言理解技术是问答系统的核心组成部分，主要包括词法分析、句法分析、语义理解等技术。
针对特定领域的知识，需要对自然语言理解技术进行针对性的优化和训练，提高系统对领域内问题的理解和回答能力。
2. 知识图谱构建技术知识图谱是问答系统的重要知识来源，通过将领域内的知识以图谱的形式进行组织和表达，可以方便地实现知识的检索和推理。
知识图谱构建技术包括实体识别、关系抽取、图谱构建和更新等技术。
3. 问答推理技术问答推理技术是问答系统的关键技术之一，通过对问题的语义分析和推理，从知识图谱中获取相关信息并生成答案。
问答推理技术包括基于规则的推理、基于机器学习的推理和基于深度学习的推理等技术。
三、问答系统的应用1. 金融领域问答系统金融领域问答系统是面向金融领域用户的问答系统，可以为用户提供金融产品信息、投资策略、市场动态等问题的回答服务。
通过利用自然语言理解技术、知识图谱构建技术和问答推理技术等关键技术，金融领域问答系统能够快速地响应用户的问题，提供精准的答案。
2. 医疗领域问答系统医疗领域问答系统是针对医疗领域用户的问题而设计的问答系统，可以为用户提供疾病信息、药品信息、治疗方案等问题的回答服务。
医疗领域问答系统的应用可以大大提高医疗服务的质量和效率，为患者提供更加便捷、高效的医疗服务。
3. 教育领域问答系统教育领域问答系统是针对学生和教育工作者的问题而设计的问答系统，可以为学生和教育工作者提供学科知识、课程资源、学习策略等问题的回答服务。
通过利用自然语言理解技术和知识图谱构建技术等关键技术，教育领域问答系统可以为学生和教育工作者提供更加精准、全面的答案，帮助他们更好地学习和教学。
【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。
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夏艳辉;聂百胜;胡金凤【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.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2019(038)016【总页数】3页(P147-149)【关键词】开放域;中文问答系统;问题分类【作者】夏艳辉;聂百胜;胡金凤【作者单位】中国矿业大学(北京),北京100083;石家庄铁道大学,石家庄050043;中国矿业大学(北京),北京100083;中国移动阜阳分公司,阜阳236000【正文语种】中文【中图分类】TP391.10 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。
比如用户在问答系统中输入“中国有多少个民族？”，系统就会给出准确的答案“56个”。
因此，对于问答系统的研究正如火如荼的进行着。
对于用户输入的问题的类别分析通常按照答案的类型把问题归到对应的语义类别，比如用户提问“三峡大坝在哪里？”，就能够了解到其想得到的结果是一个地名，因此，此问题应该归为地名类。
问题分类作为问答系统中的一个关键部分，它的主要作用包括以下两点：①通过对问题类别的划分，可以一定程度的缩小候选答案空间，从而提高输出答案的正确率；②系统可以依据对问题划分的不同类型来调节答案的选择策略[1]。
综上所述，问题分类对问答系统的结果至关重要，分类的优劣会直接关系到问答系统最终答案的质量[2]。
1 相关研究1.1 开放域问答系统研究现状人工智能刚刚兴起时，就有研究者提出设计自动问答系统，试图让计算机用自然语言的方式，来回答用户的问题。
以前的问答系统主要用于特定的领域，利用某个领域的专家知识来检索答案，如BASEBALL和LUNAR等[3]。
基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现
基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现一、本文概述随着技术的不断发展，自动问答系统作为人机交互的重要形式，正日益受到广泛关注。
近年来，基于知识图谱的自动问答系统因其强大的语义理解和知识推理能力，成为了研究的热点。
本文旨在深入探讨基于知识图谱的自动问答系统的应用研究与实现。
本文首先将对知识图谱的概念、构建方法以及其在自动问答系统中的作用进行概述。
接着，我们将详细介绍基于知识图谱的自动问答系统的基本原理和关键技术，包括问题理解、实体链接、关系抽取、答案生成等步骤。
在此基础上，我们将对几种典型的基于知识图谱的自动问答系统进行分析和比较，以揭示其各自的优缺点和适用场景。
本文还将探讨基于知识图谱的自动问答系统在实际应用中面临的挑战和问题，如数据稀疏性、语义歧义性、计算效率等，并针对这些问题提出相应的解决方案和改进策略。
我们将以一个具体的基于知识图谱的自动问答系统为例，详细介绍其设计与实现过程，包括知识图谱的构建、问答流程的设计、关键技术的实现等，以期为读者提供一个完整的参考实例。
通过本文的研究和探讨，我们期望能够为基于知识图谱的自动问答系统的研究与应用提供有益的参考和启示，推动该领域的技术进步和发展。
二、知识图谱相关技术知识图谱是一种基于图的数据结构，用于表示实体之间的关系和属性。
在自动问答系统中，知识图谱扮演着至关重要的角色，它提供了问题解答所需的基础数据和知识。
构建自动问答系统的关键在于有效地利用知识图谱进行信息的检索和推理。
知识图谱的构建是自动问答系统的基石。
这包括实体识别、关系抽取和属性填充等步骤。
实体识别旨在从文本中识别出具有特定含义的名词或短语，如人名、地名、组织机构等。
关系抽取则进一步分析实体之间的关系，如家庭成员关系、职业关系等。
属性填充则是为实体添加更多的描述性信息，如出生日期、性别等。
通过这些步骤，可以构建出一个包含丰富实体和关系的知识图谱。
知识图谱的查询和检索是自动问答系统的核心。
一种基于形式概念分析的问答系统答案抽取的研究
种基 于形 式概 念 分 析 的 问答 系统 答 案抽 取 的研 究
唐 娟 杜 亚军 王可 亮 ， ，
（． １ 西华大学 数学与计算机数理学院， 四川 成都 ６０ ３ ； ２ １０ ９ ．毅仁科技有限公 司 技术部 ， 上海 ２００ ） ００ １
（ｕ ｎ ｔ ｇ ＠１ ３ ｃｍ ｊａ —ａ ｇ ．ｏ ） ｎ ６
答 案。对 于不 同的问题 ， 用 不 同的策 略进行 匹配和抽 取 答案 。 使 关键 词 ： 式概 念分析 ； 念格 ； 形 概 问答 系统 ； 案抽取 答
中图分类号 ： Ｐ １ ． Ｔ ３ １５ 文献 标识 码 ： Ａ
Ａｎ ｐ ｏ ｃ ｔ ｘ ｒ ｃ ｎ ｗｅ ｎ ｑ ｅ ｔｏ ｎ ｗｅ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ｐｒ ａ ｈ ｏ ｅ ｔ ａ ｔａ ｓ ｒ ｉ ｕ ｓｉ ｎ ａ ｓ ｒｎ ａ ｅ ｎ ＦＣＡ
ａ ｅ ｔ ｏ ａ ｓ ｅ ｒ ｏ ｌ ａｅ ｕ ｓｉｎ ， ｉ ｉ ｅ ｓ ｎ ｉｌｔ ａ ｅ ａ ｐ ｉ ｃｐ ｅ ｔ ｏ ｏ ｙ ａ ｃ ｌｙ ｇ ｎ ｒ ｔ ｇ ｄ ｆ ｒ ｎ ｔ ｍｐ ｗ ｒｍｏ ｅｃ ｍｐ ｉ ｔ ｄ ｑ ｅ ｔ ｓ ｔ ｓ ｓｅ ｔ ｏ ｈ ｖ ｒｎ ｉ ｌｄ ｍｅｈ ｄ ｆ ｒｄ ｎ ｍｉａ ｅ ｅ ａｉ ｉ ｅ ｅ ｔ ｔ ｔ ｎ ｃ ｏ ａ ｌ ｎ
Ｋｅ ｒ ｓ ｏｒ ａ ｏ ｃ ｐ ｎ ｙ ｉ； ｃ ｎ ｅ ｔ ａｔ ｅ ｑ ｅ ｔ ｎ ａ ｓ ｅ ｎ ；ａ ｓ ｅ ｘｒ ｃ ｏ ｙ ｗｏ ｄ ：ｆｍ ｌ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｓｓ ｏ ｃ ｐ ｔ ｃ ； ｕ ｓｉ ｗ ｒ ｇ ｎ ｗ ｒｅ ｔ ｔ ｎ ａｌ ｌ ｉ ｏ ｎ ｉ ａ ｉ
Ａｂｔ ｃ：Ａ ｅｎ ｍ ｅ ｆ ｖｉｂｅｐｏｅｓ ｇｏｔ ｎ ｏｔ ｕ ｓｔ ｇｏ ｎ ｕ ｕｓｏ ｓ ｅ ｎ Ｑ ）ｓｓ ｍ ｓｒ ｔ ｓｔ ｕ ｂｒｏ ａ ａｌ ｒｃｓｉ ｐｉ ｓｃｎ ｎｅ ｏ ｒｗ ａｄｏ ｒ ｅｔ ｎａ ｗ ｒ ｇ（ Ａ ｙｔ ｓ ａ ｈ ａ ｌ ｎ ｏ ｉ ｑ ｉ ｎ ｉ ｅ
问答系统的设计与实现
1目录引言 (3)第一章研究背景 (4)1.1问答系统研究背景 (4)1.2传统的问答系统的不足 (4)1.3问答系统研究现状 (4)1.4问答系统的类型区分 (5)1.5问题的类型进行区分 (6)1.6中文问答系统研究 (6)1.7相关评测 (7)第二章系统分析 (8)2.1市场调查 (8)2.2问答系统的问题分析 (8)2.3问题分类 (8)2.4问题相似性判定 (9)2.5关键词扩展 (10)第三章数据库设计 (12)3.1数据库的需求分析 (12)3.2数据库表结构设计 (12)3.3E-R模型 (14)第四章系统详细设计与实现 (17)4.1系统工作原理介绍 (17)4.2系统数据流图 (18)4.3系统的实现算法 (18)4.4注册模块的设计与实现 (21)4.5注册模块的设计与实现 (33)4.6 系统首页的设计与实现 (36)4.7用户提问模块的设计与实现 (39)4.8问题显示模块的设计与实现 (42)4.9问题回答模块的登录与实现 (44)4.10后台管理模块的设计与实现 (45)第五章系统测试 (47)第六章总结 (48)致谢 (49)参考文献 (50)引言问答系统的设计目标是用简治、准确的答案回答用户用自然语言提出的问题。
在人工智能和自然语言处理领域，问答系统都有着较长的历史。
1950年英国数学家图灵(A．M．Turin8)在论文“Computing Machinery and Intelligence”中形象地指出了什么是人工智能，以及机器应该达到的智能标准。
也就是通过自然语言问答的方式，判断机器是否具有智能。
20世纪70年代随着自然语言理解技术的发展，出现了第一个实现用普通英语与计算机对话的人机接口LUNAR，该系统是伍德(W．Woods)于1972年开发用来协助地质学家查找、比较和评价阿波罗一号飞船带回的月球岩石和土壤标本的化学分析数据的系统。
本文将简要介绍国内外问答系统研究的进展情况。
中文问答系统中答案抽取的研究与实现.
绪论—问答系统
问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取。模块之 间的关系如图所示:
基于句法分析的答案抽取算法
答案抽取模块的工作流程如下： ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页切分成句子，作为 候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除冗余的句 子，减少候选答案的空间。 ③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。 ④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 ⑤对相似度高的句子进行重新分析，根据问题的类型所对应的 抽取策略，返回给用户需要的答案。
绪论—背景与意义
人们期待更快速准确的搜索技术出现；
据统计，人们花费在答案抽取的时间很长；
传统的搜索引擎有很多弊端； 问答系统因此产生。
绪论—背景与意义
问答系统主要包括问题分析、信息检索和答案抽取3个 主要模块。 问题分析模块的主要工作包括对问题进行分类、抽取 问题的关键词、对关键词进行扩展等; 信息检索模块的主要任务是对文档库或网络搜索引擎 进行检索，返回一些与问题相关的文档或网页; 答案抽取模块的主要任务则是对信息检索模块得到的 候选文档或网页进行处理，得到问题的候选答案集，并 通过一定的算法从候选答案集中抽取出正确答案。
绪论—简介
答案抽取的基本步骤一般如下: ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页进行处理，切分成单个句 子，作为候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除兀余的句子，减 少候选答案的空间。
③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。
④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 对于答案为一个词的问题，根据问题的类型，采用相应的抽取策略， 对返回的答案句进行分析，可能需要进行命名实体的识别工作，来返回 精确的答案。
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。
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实验方法与步骤
基本步骤如下： Step1：首先对问题进行分析，对问句进行分词和词性标注处理。 Step2：对问题进行分类，制定相应的答案抽取策略。 Step3：抽取进行查询的关键词。 Step4：利用《同义词词林》，扩展关键词。 Step5：进行信息抽取模块的处理，把第 3 步和第 4 步得到的问题关键 词输入到Google 网络搜索引擎中，得到一些与问题相关文档信息。 Step6：对搜索出的前五个相关文档进行处理，得到一些以问题相关的 独立的句子，即为测试的答案候选集，用于后面进行相似度的计算。 Step7：利用相似度算法，计算问句与候选答案句的之间的相似度。 Step8：根据相似度的高低，对候选答案句进行排序，返回相似度高的 答案句作为问题的答案。 Step9：根据问题类型，形成答案。
绪论—本文的工作
本文所要做的具体工作: 1.问题分析模块的处理:通过改进规则对问题进行分类，通过 对问句进行词法分析和句法分析，抽取和扩展问题关键词，必 要时对重写问句，为答案抽取的研究做好准备工作。 2.信息检索模块的处理:将扩展后的关键词提交给Google搜索 引擎，返回与问题相关的文档和网页。 3.答案抽取模块的处理:对返回的相关文档和网页进行处理， 形成问题的候选答案集，对问题句和候选答案句进行句法分析， 计算问题句和候选答案句的相似度，以相似度的高低排序候选 答案，根据相应的答案抽取策略，返个 句子经过相似度计算得到的结果越大，则 表示两者之间的匹配程度越高， 例如：“我喜欢吃土豆” “我爱吃马铃薯” 在经过语义分析之后，计算两者的相似 度得到的结果为 1，这样得出结论两者的 语义是完全相同的。
中文句子相似度计算
相似度的计算方法分为以下几种： （1）基于关键词的相似度计算 这种计算方法对句子进行分词处理后，把句子看成词的线 性序列，只是根据 句子中的单词出现的频率等相关信息来 计算句子的相似度。 把两个句子之间相互匹配的问题转化为向量空间中两个向 量之间相互匹配的问题，两个句子的相似度可以用两个空间 向量之间的夹角来衡量，夹角越小相似度越高。 有一定的局限性
答案抽取算法介绍
比较典型的算法有以下几种： （3）基于统计学习的算法 基于统计的方法主要对测试集进行训练，来构建隐马尔可夫模型或 支持向量空间模型的方法，通过分析问句与答案句的各种相关特征， 计算句子作为正确答案的概率。 （4）基于自然语言处理的算法 此算法主要是在对句子进行处理后，把每个句子表示成一个向量， 通过对问题句与答案句进行相似度计算，返回相似度高的句子，然 后再把返回的句子，根据问题的类型进行处理，返回给用户所需要 的答案。
绪论—简介
答案抽取的基本步骤一般如下: ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页进行处理，切分成单个句 子，作为候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除兀余的句子，减 少候选答案的空间。
③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。
④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 对于答案为一个词的问题，根据问题的类型，采用相应的抽取策略， 对返回的答案句进行分析，可能需要进行命名实体的识别工作，来返回 精确的答案。
绪论—背景与意义
人们期待更快速准确的搜索技术出现；
据统计，人们花费在答案抽取的时间很长；
传统的搜索引擎有很多弊端； 问答系统因此产生。
绪论—背景与意义
问答系统主要包括问题分析、信息检索和答案抽取3个 主要模块。 问题分析模块的主要工作包括对问题进行分类、抽取 问题的关键词、对关键词进行扩展等; 信息检索模块的主要任务是对文档库或网络搜索引擎 进行检索，返回一些与问题相关的文档或网页; 答案抽取模块的主要任务则是对信息检索模块得到的 候选文档或网页进行处理，得到问题的候选答案集，并 通过一定的算法从候选答案集中抽取出正确答案。
中文问答系统中答案抽取的 研究与实现
--吉林大学2010年硕士论文
目录
提要
在答案抽取的研究中，本文采纳了一种基于规则改进 的问题分类方法，而后提出了一种基于依存树的语义匹 配相似度算法，对问题句与候选答案句进行相似度计算， 根据相似度的高低对答案进行抽取，最后通过具体的实 验实现了答案抽取的全过程。 实验结果表明，在保证问题分析模块问题分类准确的 情况下，得到用户所需答案的准确率可以达到92%以上， 相比其它算法有效地提高了答案抽取的准确度。
实验结果分析
（1）问题分类实验分析
（2）相似度计算算法实验分析 选取问题集中的 437 个问题计算最高相似度的平均值
实验结果分析
（2）相似度计算算法实验分析 本文对语义树的层次进行分析，对于每个层次给出不同的权值，权值 的确定是在实验的过程中所确定的，在实验中设置几组权值 a、b 的 值，然后分别计算出语句的相似度，然后计算出平均相似度。
中文句子相似度计算
（2）基于语义的相似度计算 采用基于语义词典进行计算。首先要计算句子中各个词语 之间的相似度，然后通过词语之间的相似度再去计算句子的 相似度。 对句子进行分词和去除冗余信息处理后，在《同义词词林》 中查找这些关键词的语义编码，通过对编码进行分析来计算 词与词之间的语义距离。 评价：这种方法需要一定的语义资源作为基础，而且没有 考虑词语在句子中的权重，实用性是不很高。但由于语义资 源的统计还不是很全面，也没有考虑到句子的成分以及各词 语之间的依存关系，因此相似度的计算还是有一定的误差。
中文句子相似度计算
（4）基于依存树的语义匹配相似度算法 在本算法中，重新生成一个依存树，该依存树的 根节点为核心词，孩子结点为那些依附于核心词的 词语，这样得到一个高度为 s 的依存树，然后分层 来计算依存树的语义距离和相似度，只考虑依存树 的前两层。
中文句子相似度计算
（4）基于依存树的语义匹配相似度算法 假设第一个依存树的第二层有 m 个孩子结点，第二个依存树的第 二层有 n 个孩子结点，分别计算依存树 S1到依存树 S2的第二层之间 的相似度，同理计算出依存树 S2到依存树 S1的第二层之间的相似度， 两者取平均值得到两棵依存树第二层之间的相似度，然后对每一层设 置一定的权重，综合每层的相似度得到两个句子的之间相似度。
比较典型的算法有以下几种： （1）基于模式匹配的算法 原理是：根据问题的类型，制定不同类型问题的答案模板。由于答 案模板的覆盖率是有限的，因此这种算法的匹配程度不是很高。 （2）基于信息检索和信息抽取的算法 此算法主要是基于关键词来进行检索，它只考虑离散的词语，没有 对句子的句法进行更深层次的分析，没有考虑词语与词语之间的顺 序以及各个词语之间的相互依存关系，仅使用了匹配词与候选答案 词的距离这一个特征，注定抽取出来的结果不会是很精确的答案。
展望
在今后中文问答系统研究中，还有很多工作要做： （1）问题分析模块中分词和词性标注准确度的提高 （2）问题分类算法的研究 （3）答案抽取算法的研究 句法分析研究需要深入 答案抽取算法改进
Thank You！
基于句法分析的答案抽取算法
在第③步中进行相似度计算时，需要进行如下考虑： 为了使相似度的计算更加准确，需要对句子进行句法分析，得 到句子中的关键词，和关键词有相同语义的词语，有时还需要考虑 词语之间的顺序，以及各个词语之间的相互依存关系，根据词语的 重要程度，为不同的词语设置不同的权重。
答案抽取算法介绍
中文句子相似度计算
（3）基于句法的搭配词对的相似度的计算 举例说明：句子 1：许多优秀的人才都被送往国外学习。 句子 2：越来越多的人才都被送到了国外。 经过对依存关系的分析和一些词语的处理后，得到句子 S1中有效词 搭配对：送往-人才，送往-国外，送往-学习。句子 S2中有效词搭配对： 送到-人才，送到-国外。有效搭配词对 匹配权重 加入同义词的处理，相似度有了一定程度的提高。
绪论—问答系统
问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取。模块之 间的关系如图所示:
基于句法分析的答案抽取算法
答案抽取模块的工作流程如下： ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页切分成句子，作为 候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除冗余的句 子，减少候选答案的空间。 ③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。 ④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 ⑤对相似度高的句子进行重新分析，根据问题的类型所对应的 抽取策略，返回给用户需要的答案。
答案抽取算法介绍 每种答案抽取算法都有一定的弊端，现 在所研究的答案抽取算法基本都是对句子 进行句法分析处理基础之上的，得到的准 确率是非常高的，因此本文提出了基于依 存树的语义匹配相似度算法。
句法依存结构分析
在进行相似度计算对答案抽取之前，首先要对 句子做更深层的处理，对句子进行句法和语义分 析。通过词与词之间的相互依赖关系对句子进行 句法分析是目前研究句子结构和语义的主要方法 之一。 在进行相似度计算时，尽量先对句子进行预处 理，去除一些不必要的修饰词，得到两个意思相 同的句子。