基于詞義及語義分析的問答技術研究.pdf

1、隨著信息技術的發(fā)展，人們可用的數(shù)據(jù)資源呈爆炸式增長。在面對這些海量數(shù)據(jù)時，用戶需要有強大的檢索工具來幫助自己找到所需的信息。開放域問答(QuestionAnswering，QA)研究的目標是給人提供比現(xiàn)有搜索引擎更自然、更直接的信息訪問交互界面，用戶可以用提問的形式提出信息查詢需求，系統(tǒng)能直接將答案和支持信息一起返回給用戶。
　　本文對開放域問答系統(tǒng)的最重要的三個部分：問題分析、句段檢索和答案抽取進行了分別研究。在第二章提出了一種

2、新的基于疑問詞和焦點詞詞義的中文問題分類方法，首先利用CRF模型自動識別問題中的疑問詞和焦點詞，通過對疑問詞和焦點詞的詞義消歧，獲得它們在《同義詞詞林（擴展版）》上的三層到五層的詞義，結合問題中的其它全部非停用詞和詞性，訓練得到SVM模型來分類。實驗表明，疑問詞和焦點詞特征的使用，顯著提高了問題分類性能。在本文的第三章，對句段檢索進行了研究，探索了一種新的基于詞義分析的句段檢索方法，取得了不錯的實驗效果。本文的第四章對問答系統(tǒng)中難度最大