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时间:2019-03-08
《中文问答系统中问题理解与信息检索的研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、1090922分类号:-]型一密级:——单位代码:学号:西北大学硕士学位论文指导教师堡萱专业技术职务塾撞学科(专业)盐簋扭筮鲑鱼墨逾答辩日期一一2QQ21鱼!皇学位授予日期二OO七年五月我本沉默http://www.40ok.com摘要问答系统是新一代智能搜索引擎,它允许用户以自然语言提问,并能够向用户返回准确的答案。所以,与传统的搜索引擎相比,问答系统能更好的满足用户的查询要求,更准确地检索出用户所需要的答案。本文主要利用自然语言处理技术,研究中文问答系统中的两个关键技术:问题理解和信息检索,并实现了一个汉语问答系统CQAS。问题理解是中文问答系统首
2、先进行的工作,此过程的分析结果对后面的处理有重要的影响。本文在前人研究的基础上做了如下的工作:(1)针对本系统主要处理的是事实类的简单问题,提出了基于启发的疑问词和疑问焦点相结合的问题分类方法;(2)建立问句句型库,对问句进行句型分析,提高了系统处理多种表达形式问句的能力;(3)采用机器学习的方法,以最大熵模型作为分类器,进行问句的语义角色标注,并将问句转化为语义框架结构。信息检索是问答系统中承上启下的一个重要的组成部分,其质量直接影响系统的性能。本文提出了一种两策略的检索方法,包括本地知识库检索和网络检索。利用网络上出现的知识共享平台,构建大规模的真
3、实用户问题知识库,实现本地知识库检索。如果本地知识库检索失败,则进行网络检索,利用Google搜索的网页片断作为答案抽取的资源,而不下载网页片断对应的网络源文件。最后,针对问题理解阶段和信息检索阶段采用的方法,对系统CQAS进行了测试及分析,实验结果验证了本文所采用方法的可行性。关键词:问答系统,问题理解,信息检索,答案抽取,自然语言处理英文摘要AbstractQuestionAnsweringSystem(QAS)isthenextgenerationofsearchengine.Itallowstheusertoaskquestionsusingn
4、aturallanguageandreturnspreciseanswers.So,comparedwithtraditionalsearchengines,QAScanretrievethemostpreciseanswertosatisfyuser’sdemandofsearching.NaturalLanguageProcessing(NLP)isusedtoresearchthetwokeytechniqueswhicharequestionanalysisandinformationretrievalinthispaperandrealize
5、daChineseQASnamedCQAS.QuestionanalysisistheinitialtaskofChineseQAS,theresultofwhichhasagreateffectonfollowingprocessingwork.wemakethefollowingresearchbasedonthepreviousstudies:(1)Therulescombinedthequestionwordwithquestionfocusbasedonheuristicisproposedtoclassifyquestionsduetoth
6、esystemmainlydealswithsimplefactoidquestions;(2)Questionsentencepatterndatabaseisbuilt,sentencepatternanalysisiscarriedout,andthatimprovesthecapabilityofprocessingthequestionsindifferentformats;(3)Semanticrolelabelingisdoneusingthemachinelearningmethodandmaximumentropymodelascla
7、ssifier,andchangesthequestionsintosemanticframe.InformationretrievalisaveryimportantconnectingpartinQAS,whichdirectlyeffectsQASperformance.Weperformatwo-strategyretrievalmethod.Itincludesthelocalknowledgedatabaseretrievalandwebretrieval.Thelocalknowledgedatabaseisestablishedfrom
8、knowledgesharingplatformtodolocalretrieval,whic
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