版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)給人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)翻天覆地的變化,人們已經(jīng)習(xí)慣于從互聯(lián)網(wǎng)上獲取各類(lèi)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(méi)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。
由于以上問(wèn)題的存在,問(wèn)答系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。問(wèn)答系統(tǒng)允許用戶以自然語(yǔ)言方式進(jìn)行提問(wèn),系統(tǒng)返回的是簡(jiǎn)潔的答案。由于基于web的問(wèn)答系統(tǒng),不足以專(zhuān)注于研究語(yǔ)義理解在問(wèn)答系統(tǒng)中
2、的應(yīng)用。因此本文選擇特定領(lǐng)域,結(jié)合FAQ(常問(wèn)問(wèn)題庫(kù))和本體知識(shí)庫(kù)的問(wèn)答策略,針對(duì)問(wèn)句處理、答案抽取、語(yǔ)義推理等問(wèn)答系統(tǒng)的主要技術(shù)進(jìn)行深入的研究。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
1、為了提高問(wèn)答系統(tǒng)的性能,提出了一種多策略混合的問(wèn)答系統(tǒng)模型,結(jié)合FAQ庫(kù)和本體知識(shí)庫(kù)問(wèn)答技術(shù)的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了以此為框架的受限領(lǐng)域問(wèn)答系統(tǒng)。對(duì)于常見(jiàn)的問(wèn)題,本系統(tǒng)首先采用策略一:用戶輸入問(wèn)句和FAQ庫(kù)問(wèn)句匹配技術(shù)實(shí)現(xiàn)問(wèn)答;對(duì)于特定的領(lǐng)域知識(shí)采用策略二
3、:構(gòu)建領(lǐng)域本體庫(kù),淺層語(yǔ)義分析和SPARQL查詢(xún)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。淺層語(yǔ)義分析通過(guò)語(yǔ)義塊定義規(guī)則和語(yǔ)義塊判定規(guī)則,生成了問(wèn)句向量。再用SPARQL查詢(xún)技術(shù)進(jìn)行本體庫(kù)的查詢(xún)。少量無(wú)法回答的問(wèn)題采用策略三:人工問(wèn)答或肯返回相關(guān)網(wǎng)頁(yè)等方式回答用戶提問(wèn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種多策略混合的問(wèn)答系統(tǒng)比采用單一策略更能夠有效地提高系統(tǒng)的召回率,準(zhǔn)確率以及F測(cè)度值。
2、為了檢索專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí),構(gòu)建了醫(yī)院領(lǐng)域本體庫(kù),提出丁一種基于醫(yī)院信息本體庫(kù)的問(wèn)答
4、系統(tǒng)答案抽取方法。首先建立醫(yī)院信息本體庫(kù),然后使用淺層語(yǔ)義分析技術(shù)對(duì)問(wèn)句進(jìn)行分析,識(shí)別出問(wèn)句的未知及已知信息,最后生成問(wèn)句向量。接著使用SPAROI。查詢(xún)技術(shù)從本體庫(kù)中進(jìn)行查詢(xún),從而返回答案。這樣有效地提高了對(duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)提問(wèn)而返回的答案召回率,因而改善了系統(tǒng)的性能。
3、為了提高問(wèn)答系統(tǒng)的召回率,擴(kuò)充本體知識(shí)庫(kù),提出了一種用于問(wèn)答系統(tǒng)中進(jìn)行推理的Jena推理方法。首先構(gòu)建推理規(guī)則,然后把這些規(guī)則加入到Jena推理機(jī)中。再
5、將推導(dǎo)的結(jié)果加入到知識(shí)庫(kù),從而擴(kuò)充了知識(shí)庫(kù)。這樣可以使一些在本體庫(kù)中查找不到的答案,能夠通過(guò)Jena推理而得到答案,從而可以提高問(wèn)答系統(tǒng)的召回率。另外,為了挖掘出醫(yī)院本體中的一些隱含信息,提出了一種用于問(wèn)答系統(tǒng)中進(jìn)行推理的SWRL描述推理規(guī)則并結(jié)合Jess推理引擎的推理方法。實(shí)驗(yàn)表明,這種方法可以使計(jì)算機(jī)擁有一定的癥狀推理能力,從而擴(kuò)展了問(wèn)答系統(tǒng)的性能。
4、將提出的問(wèn)答系統(tǒng)模型用于醫(yī)院領(lǐng)域中。通過(guò)應(yīng)用,可以驗(yàn)證本課題的相
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Jena的高校課程本體的推理及應(yīng)用.pdf
- 基于文本模式推理的問(wèn)答系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體的移動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體和案例推理的高血壓診療系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體的自動(dòng)問(wèn)答客服系統(tǒng)研究.pdf
- 基于美食本體的問(wèn)答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于本體的智能化問(wèn)答系統(tǒng)研究.pdf
- 面向問(wèn)答系統(tǒng)的金融本體構(gòu)建技術(shù)研究.pdf
- 基于Jena的產(chǎn)品本體管理與應(yīng)用.pdf
- 基于本體推理的直線度驗(yàn)證知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)研究.pdf
- 智能問(wèn)答系統(tǒng)中推理機(jī)的研究.pdf
- 融合案例與規(guī)則推理的公交勞動(dòng)排班系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體的魚(yú)病知識(shí)獲取與診斷推理集成系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體的問(wèn)答查詢(xún)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 本體推理中組合推理機(jī)制的研究.pdf
- 基于格語(yǔ)法和VerbNet的問(wèn)答系統(tǒng)研究.pdf
- 基于本體的案例推理系統(tǒng)框架研究.pdf
- ZigBee和CAN技術(shù)融合的測(cè)控系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于多特征融合的中文自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf
- 基于本體的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論