智能健康知识问答系统的研究与实现

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文智能健康知识问答系统的研究与实现作者姓名：郭中锋指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：张霞教授东北大学研究院硕十学科类别：工学计算秽l应用技术2014年6月论文答辩日期：2014年6月25日答辩委员会席：栾贵兴栾贵兴，柳玉辉东北大学2014年6月万方数据ComputerApplicationTechnologyResearchandRealizationofIntelligentHealthKnowledgeQuestion-AnsweringSystemB

2、yGuoZhongfengSupervisor：ProfessorZhangXiaNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：舞中豁日期：驯牛一．2‘学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、

3、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年影～年半口两年一学位论文作者签名：年中鹊签字let期：上DI牛．6．2／’翩虢盈雷签字日期：c珈f弘．g．≯‘万方数据东北大学硕士学位论文摘要智能健康知识问答系统的研究与实现摘要随着信息技术的发展，人们已习惯于从互联网上获取各类信息，这得益于搜索引擎技术的发展。然而，搜索引擎仍然有一些问题没有解

4、决。首先是用户检索时，相关信息返回太多且不精确，其次是检索只能按关键字进行匹配，实际上并不能精确表达人们的检索需求。由于上述问题的存在，发展在信息检索技术之上的问答系统应运而生。与国外问答系统相比，中文问答系统起步较晚，目前的中文问答系统仍然存在一些问题，例如：反应速度慢、正确率低、推理能力差等。针对问答系统的这些问题，本文对健康领域的问答系统的若干关键技术问题进行了研究，引用了一种多策略混合的问答系统模型。研究主要内容如下：首先构建健康领域的专业词库，AIML(人工智能标记语言)知识库、本体知识库、问题库等；其次在现有中文

5、分词的基础上，进行词类标注、同义词替换、剪枝处理等；然后引入适用于健康领域的基于词语权重的句子相似度计算算法和推荐度算法；最后改进ALICE系统使其支持汉语，并且在其自身匹配推理的基础上，扩展语义推理接口。通过实验与基于语句相似度的现有问答系统进行对比，验证本文问答系统的答疑性能。通过实验结果可知，本文的问答系统在一定程度上提高了问答系统的推理能力、查全率和查准率，从而推动了信息检索和智能问答系统的研究和发展。关键词：问答系统；中文分词；相似度；语义推理；AIML万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearcha

6、ndRealizationofIntelligentHealthKnowledgeQuestion—AnsweringSystemAbstractWiththedevelopmentofinformationtechnology,peoplehavebeenusedtogettingallkindsofinformationfromtheInternet．Thesearebecauseofthedevelopmentofthesearchenginetechnology．Buttherearestillsomeunresol

7、vedproblemstothesearchengine．Firstly,whentheuserssearchfortheinformation，toomuchrelevantandimpreciseinformationreturned．Secondly，theretrievaldependedonthekeywordmatching，whichcouldnotactuallyexpresswhatpeoplereallymeant．Becauseoftheseproblems，Question—AnsweringSyst

8、em(Q&A)whichisbasedonretrievaltechnologiescameintobeing．ComparedwithforeignQ&ASystem，ChineseQ&ASystemstartedlate，butitstillhassomeproblems．Forexa