基于詞義及語義分析的問答技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們可用的數(shù)據(jù)資源呈爆炸式增長(zhǎng)。在面對(duì)這些海量數(shù)據(jù)時(shí)，用戶需要有強(qiáng)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(biāo)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(duì)開放域問答系統(tǒng)的最重要的三個(gè)部分：?jiǎn)栴}分析、句段檢索和答案抽取進(jìn)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(diǎn)詞詞義的中文問題分類方法，首先利用CRF模型自動(dòng)識(shí)別問題中的疑問詞和焦點(diǎn)詞，通過對(duì)疑問詞和焦點(diǎn)詞的詞義消歧，獲得它們?cè)凇锻x詞詞林（擴(kuò)展版）》上的三層到五層的詞義，結(jié)合問題中的其它全部非停用詞和詞性，訓(xùn)練得到SVM模型來分類。實(shí)驗(yàn)表明，疑問詞和焦點(diǎn)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(duì)句段檢索進(jìn)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(cuò)的實(shí)驗(yàn)效果。本文的第四章對(duì)問答系統(tǒng)中難度最大