自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)中基于WordNet的句子語(yǔ)義相似度研究.pdf

1、為提高檢索質(zhì)量，人們提出了一種新的信息檢索方式—自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)。自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)能夠?qū)τ脩籼岢龅膯?wèn)題，快速簡(jiǎn)潔地用自然語(yǔ)言進(jìn)行回答，是目前一個(gè)熱門(mén)的研究方向，擁有很大的發(fā)展空間。自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)離不開(kāi)自然語(yǔ)言處理，句子相似度計(jì)算就是其關(guān)鍵技術(shù)之一，算法的優(yōu)劣對(duì)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的性能有直接的影響。目前對(duì)句子相似度計(jì)算的研究有很多，其中，句子的語(yǔ)義相似度是研究的熱點(diǎn)。
　　本文的研究是自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)中基于WordNet的句子語(yǔ)義相似度算法。

2、WordNet是基于認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)構(gòu)建的一個(gè)大型的英語(yǔ)詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)，在自然語(yǔ)言處理、信息檢索等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。詞匯是句子組成的基本元素，句子的語(yǔ)義信息都蘊(yùn)含在詞匯語(yǔ)義中，WordNet將詞匯的語(yǔ)義用概念表示，所以可以把基于WordNet的句子語(yǔ)義相似度算法的核心歸結(jié)為概念語(yǔ)義相似度的計(jì)算。本文通過(guò)研究大量的文獻(xiàn)及算法，總結(jié)分析了WordNet中影響概念語(yǔ)義相似度算法的因素及現(xiàn)有算法的不足，在此基礎(chǔ)上基于WordNet的分類層次樹(shù)提出了一種新的C

3、P（Conditional Probabilities）加權(quán)方法，將一個(gè)概念出現(xiàn)的情況下另一個(gè)概念出現(xiàn)的概率（條件概率）作為衡量權(quán)重大小的參數(shù)，并把上、下位關(guān)系間的權(quán)重區(qū)分開(kāi)來(lái)，使權(quán)重分配更加合理，并給出了概念語(yǔ)義相似度算法的改進(jìn)模型。該模型以概念的信息內(nèi)容參數(shù)為基礎(chǔ)，不僅考慮了概念所處分類樹(shù)的密度和深度，同時(shí)也將概念間路徑的影響因素加入其中，進(jìn)而提高了算法模型計(jì)算結(jié)果的精準(zhǔn)度，同時(shí)將該模型應(yīng)用到句子語(yǔ)義相似度算法中，改善句子語(yǔ)義相似度

4、算法的性能。本文的主要工作有：
　　首先，闡述了本文的研究背景及意義，并介紹了自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及句子語(yǔ)義相似度算法、概念語(yǔ)義相似度算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　其次，簡(jiǎn)單介紹了自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)以及常用的句子相似度算法。
　　再次，為更加方便的對(duì)基于WordNet的句子語(yǔ)義相似度算法進(jìn)行研究，詳細(xì)介紹了WordNet的內(nèi)容、語(yǔ)義關(guān)系以及組織結(jié)構(gòu)。根據(jù)WordNet的層次結(jié)構(gòu)提出了新的加權(quán)方法并改進(jìn)了算法