智能健康知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們已習(xí)慣于從互聯(lián)網(wǎng)上獲取各類信息，這得益于搜索引擎技術(shù)的發(fā)展。然而，搜索引擎仍然有一些問(wèn)題沒有解決。首先是用戶檢索時(shí)，相關(guān)信息返回太多且不精確，其次是檢索只能按關(guān)鍵字進(jìn)行匹配，實(shí)際上并不能精確表達(dá)人們的檢索需求。
　　由于上述問(wèn)題的存在，發(fā)展在信息檢索技術(shù)之上的問(wèn)答系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。與國(guó)外問(wèn)答系統(tǒng)相比，中文問(wèn)答系統(tǒng)起步較晚，目前的中文問(wèn)答系統(tǒng)仍然存在一些問(wèn)題，例如:反應(yīng)速度慢、正確率低、推理能力差等。
　　

2、針對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)的這些問(wèn)題，本文對(duì)健康領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng)的若干關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了研究，引用了一種多策略混合的問(wèn)答系統(tǒng)模型。研究主要內(nèi)容如下：首先構(gòu)建健康領(lǐng)域的專業(yè)詞庫(kù)，AIML（人工智能標(biāo)記語(yǔ)言）知識(shí)庫(kù)、本體知識(shí)庫(kù)、問(wèn)題庫(kù)等;其次在現(xiàn)有中文分詞的基礎(chǔ)上，進(jìn)行詞類標(biāo)注、同義詞替換、剪枝處理等;然后引入適用于健康領(lǐng)域的基于詞語(yǔ)權(quán)重的句子相似度計(jì)算算法和推薦度算法;最后改進(jìn)ALICE系統(tǒng)使其支持漢語(yǔ)，并且在其自身匹配推理的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展語(yǔ)義推理接口。<