中文問答系統(tǒng)中問題理解與信息檢索的研究與實現(xiàn).pdf

1、問答系統(tǒng)是新一代智能搜索引擎，它允許用戶以自然語言提問，并能夠向用戶返回準確的答案。所以，與傳統(tǒng)的搜索引擎相比，問答系統(tǒng)能更好的滿足用戶的查詢要求，更準確地檢索出用戶所需要的答案。本文主要利用自然語言處理技術，研究中文問答系統(tǒng)中的兩個關鍵技術：問題理解和信息檢索，并實現(xiàn)了一個漢語問答系統(tǒng)CQAS。 問題理解是中文問答系統(tǒng)首先進行的工作，此過程的分析結果對后面的處理有重要的影響。本文在前人研究的基礎上做了如下的工作：(1)針對本系

2、統(tǒng)主要處理的是事實類的簡單問題，提出了基于啟發(fā)的疑問詞和疑問焦點相結合的問題分類方法；(2)建立問句句型庫，對問句進行句型分析，提高了系統(tǒng)處理多種表達形式問句的能力；(3)采用機器學習的方法，以最大熵模型作為分類器，進行問句的語義角色標注，并將問句轉化為語義框架結構。 信息檢索是問答系統(tǒng)中承上啟下的一個重要的組成部分，其質(zhì)量直接影響系統(tǒng)的性能。本文提出了一種兩策略的檢索方法，包括本地知識庫檢索和網(wǎng)絡檢索。利用網(wǎng)絡上出現(xiàn)的知識共享