導游對話系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)研究.pdf

1、目前，隨著信息的增長速度加快，人們對于信息的選擇顯得越來越困難，過多的信息每天向我們襲來，因此能夠及時而準確地為人們提供所需要的信息顯得尤為重要且有意義。目前出現(xiàn)的交互式問答方式就很好的迎合了這種需求，它對用戶自然語言的輸入進行處理分析，返回給用戶相關(guān)答案，這其中的處理分析步驟是最關(guān)鍵核心的一步。當前問答社區(qū)的大量問答資源可以為一些需求提供很大的支持，但仍有許多特定領(lǐng)域，問答資源則較為匱乏，比如金融、歷史、旅游領(lǐng)域等。為此，本文針對以上

2、問題，利用自然語言處理以及機器學習等相關(guān)技術(shù)，構(gòu)建了一個導游對話系統(tǒng)。具體的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：
　　第一：為了解決目前旅游領(lǐng)域問答資源匱乏，從而給交互式問答系統(tǒng)帶來不便的問題，本文提出了兩種方法進行問題生成的研究。主要包括語義依存句法樹的方法以及基于功能語塊自動識別的方法。前者對問句句法結(jié)構(gòu)分析后提取特定規(guī)則生成所需問句，后者對模型使用不同的特征組合進行實驗，加入語義類特征進行改進，抽取特定的功能語塊，生成疑問句。本文

3、最終對生成問句的有效性進行分析，探討不同方法的優(yōu)缺點，達到提高問題生成性能的目的。
　　第二：為了在交互式系統(tǒng)中對用戶的問題與知識庫中大量問題進行匹配，從而返回知識庫的最佳答案，本文對向量空間模型與語義模型進行對比，使用詞向量word2vec計算詞語相似度來擴展語義模型，同時使用基于上下文調(diào)整權(quán)重的方法進行改進，最后對語料庫中的句子使用主題模型進行建模，對新句子推理匹配，最終使得問句匹配達到了最好的效果。
　　第三：本文將上