基于美食本體的問答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前，美食領(lǐng)域知識的獲取主要依賴搜索引擎，而傳統(tǒng)搜索引擎一般只能返回相關(guān)網(wǎng)頁，限制了知識獲取的效率。另外，雖然搜索引擎大多采用海量網(wǎng)頁作為數(shù)據(jù)源，但是并不能根據(jù)用戶提問，將不同網(wǎng)頁的相關(guān)美食知識重新整合并返回全面、專業(yè)的答案。為了解決這個問題，本文構(gòu)建了基于美食本體的問答系統(tǒng)。
　　針對目前尚無較大規(guī)模中文美食本體的現(xiàn)狀，提出了一種使用通用爬蟲半自動的構(gòu)建美食本體的方法。首先，確定美食本體概念范圍，選取相關(guān)網(wǎng)站抽取出信息骨架。然后

2、，將多個信息骨架整合成本體的概念層。最后，在概念層的指導(dǎo)下抓取實(shí)例，輸出對應(yīng)的三元組，并將實(shí)例與概念整合形成完整的美食本體。
　　針對基于本體問答系統(tǒng)的語義理解問題，改進(jìn)了基于句法樹和引入的邏輯公式的方法。一方面，通過建立美食領(lǐng)域的詞典，提高預(yù)處理階段分詞和詞與知識庫映射的準(zhǔn)確率。另一方面，采用DCS作為連接自然語言問句和知識庫查詢的邏輯語言，使用構(gòu)建廣度優(yōu)先樹生成問句邏輯形式并加入打分模型選出最優(yōu)邏輯形式的方法有效提高了語義理解