財經(jīng)問答系統(tǒng)結構化查詢子系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，搜索引擎已經(jīng)成為各大公司都涉及的領域，搜索主要分為兩個領域，一個領域就是全領域的搜索，這種搜索基本覆蓋人們的基本生活。另一個領域就是專業(yè)領域搜索，這種搜索主要是以專門研究一個領域進行探索。目前，對于財經(jīng)領域的搜索引擎少之又少，為了讓用戶能夠根據(jù)自己的意愿隨意搜索自己想要了解的股票信息，搜牛項目組提出了i問財項目，該項目致力于給用戶提供更快捷、更專業(yè)、更準確的金融問答體驗。
　　本文主要針對財經(jīng)領域，針對選股問題的自然語言處

2、理進行研究，最終完成系統(tǒng)的開發(fā)和測試。本系統(tǒng)主要完成的工作包括對問句的后續(xù)解析和查詢。其中問句后續(xù)解析部分主要是根據(jù)已經(jīng)生成的語義樹轉化為搜索需要用到的查詢信息，查詢部分主要是根據(jù)問句解析生成的結構化查詢條件轉化為查詢指令分別在各個數(shù)據(jù)源查詢，最終將搜索到的結果返回給用戶。本系統(tǒng)主要使用Java語言開發(fā)，具體模塊主要包括以下六個部分：結構化條件列表的解析、專題解析、指標累加、數(shù)據(jù)查詢、Web端解析和Web交互數(shù)據(jù)反解析。通過這六個部分的

3、設計，完成了從語義樹到數(shù)據(jù)返回的結構化查詢。
　　目前搜索涉及到的數(shù)據(jù)庫主要包括關系型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫，關系型數(shù)據(jù)庫搜索面對目前大數(shù)據(jù)量的搜索效率很低，而各種非關系型數(shù)據(jù)庫在使用方面又千差萬別。本文對自然語言處理的語義樹進行結構化的存儲，采用多種非關系型數(shù)據(jù)庫對不同種類的數(shù)據(jù)進行存儲和查詢，使得語義樹在應用方面更加方便，同時多種非關系型數(shù)據(jù)庫的應用使得數(shù)據(jù)查詢效率更高。因為每種非關系型數(shù)據(jù)庫應用方式不同，在實現(xiàn)過程中對多種非