領(lǐng)域知識(shí)的理解與應(yīng)答方法的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及，人們利用信息技術(shù)搜集數(shù)據(jù)的能力大幅提高。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上各個(gè)領(lǐng)域積累的數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的海量數(shù)據(jù)，如何從中獲得有用的知識(shí)，即理解領(lǐng)域知識(shí)并合理運(yùn)用領(lǐng)域知識(shí)已經(jīng)成為研究焦點(diǎn)。問(wèn)答系統(tǒng)正是在這種情況下產(chǎn)生發(fā)展的，問(wèn)答系統(tǒng)是信息檢索的一種形式，相對(duì)于傳統(tǒng)信息檢索形式——Google、Baidu的水平式搜索，面向領(lǐng)域建立的問(wèn)答系統(tǒng)能更好的改善領(lǐng)域問(wèn)題檢索的相關(guān)性，進(jìn)而提高系統(tǒng)檢索質(zhì)量。
　　 本文從分析研究領(lǐng)域知識(shí)的理解

2、方法、領(lǐng)域問(wèn)題的應(yīng)答方法來(lái)開展農(nóng)業(yè)問(wèn)答系統(tǒng)的研究工作，研究?jī)?nèi)容具體分為三個(gè)方面：
　　 一、領(lǐng)域知識(shí)方面，研究了基于《農(nóng)業(yè)科學(xué)敘詞表》轉(zhuǎn)化而來(lái)的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體；同時(shí)，在分析農(nóng)業(yè)問(wèn)答知識(shí)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，借助OWL本體語(yǔ)言表示方式構(gòu)建了一個(gè)初級(jí)農(nóng)業(yè)問(wèn)答本體。
　　 二、問(wèn)題理解方面，利用詞法分析、句法分析等自然語(yǔ)言處理技術(shù)，再結(jié)合農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體知識(shí)來(lái)獲得用戶問(wèn)句的主要信息：?jiǎn)柧漕愋?、?wèn)句疑問(wèn)詞、問(wèn)句關(guān)鍵詞，并進(jìn)一步對(duì)問(wèn)句關(guān)鍵詞進(jìn)行

3、主題概念擴(kuò)展以獲得全面的用戶問(wèn)句語(yǔ)義信息，為問(wèn)句應(yīng)答作準(zhǔn)備。
　　 三、問(wèn)句應(yīng)答方面，采用基于向量空間模型（VSM）的方法進(jìn)行問(wèn)句相似度計(jì)算。本文在確定候選問(wèn)句集的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行基于用戶問(wèn)句主題概念特征與候選問(wèn)句關(guān)鍵詞特征的向量空間模型相似度計(jì)算，最后獲得相似度逆序排列的候選問(wèn)句列表。問(wèn)句候選集由農(nóng)業(yè)問(wèn)答本體中與用戶問(wèn)句類型相同的問(wèn)句組成，候選問(wèn)句集縮小了問(wèn)句檢索范圍，能提高系統(tǒng)檢索效率。
　　 最后本文基于以上的研究?jī)?nèi)