基于网络的智能答疑系统的研究与实现

基于网络的智能答疑系统的研究与实现

ID:30731884

大小:2.78 MB

页数:71页

时间:2019-01-02

基于网络的智能答疑系统的研究与实现_第1页
基于网络的智能答疑系统的研究与实现_第2页
基于网络的智能答疑系统的研究与实现_第3页
基于网络的智能答疑系统的研究与实现_第4页
基于网络的智能答疑系统的研究与实现_第5页
资源描述:

《基于网络的智能答疑系统的研究与实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、丫739404河南大学研究生硕士学位论文第1页摘要自动问答系统是当前自然语台处理领域的热点和难点,它综合运用自然语言处理、信息检索等技术,对用自然语一言描述的问题,自动生成简洁、准确的答案。让计算机完全理解人类语言是非常困难的,因此目前还没有出现成熟的自动问答系统。本文研究的基于网络的智能答疑系统,是基于特定领域,即远程教学领域的自动问答系统。该系统服务于用户远程学习中的即时疑难问题解答,可有效提高远程教学的质量。本系统采用B/S体系结构来实现,主要包括问句理解分析、队Q(frequently-

2、askedquestion)库问句匹配、学科文档库答案自动获取三个模块。问句理解分析模块采用分词和词性标注、关键词提取及扩展、问句类型类别确定等自然语言理解技术,实现对用户提问意图的准确理解;FAQ库问句匹配模块主要采用本系统改进的句子相似度计算方法来实现用户问句的解答,该模块主要用于实现用户常问问题的快速、准确解答;学科文档库答案自动获取模块在对学科文档库建立倒排索引的基础上,采用高效的信息检索模型对索引库进行检索,返回与用户查询表达式相似度较高的文档作为候选文档,针对从文档中直接获取答案难度

3、较大这一问题,本系统采用答案抽取技术来实现问题的最终回答。该部分对于FAQ库无法解答的问题,可以不依赖于人工而较快地完成准确度较高的解答。关键词:智能答疑系统,自然语言,信息检索,句子相似度,FAQ库第日页河南大学研究生硕士学位论文AbstractQuestionAnsweringSystemisaveryhotspotanddifficultyspotintheresearchcommunityofnaturallanguageprocessing,itcombinesnaturallangu

4、ageprocessingtechniqueseandinformationretrievaltechniquesetc.AQuestionAnsweringSystemcanreturnuseraconciseandaccurateanswerforquestioninnaturallanguage.ButthereisstillnomatureQuestionAnsweringSystemexploitedbynow,becauseweknowthatletacomputertounders

5、tandhumanlanguageissodificult.Inthisthesis,wehavestudiedaWeb-basedIntelligentQuestionAnsweringSystem,whichisakindofQuestionAnsweringSystembasedindistanceeducation.Ifuserssubmitaquestionwhenheisleamingbynetwork,thissystemcanansweritimmediately.Bythisw

6、ay,thesystemcanenhancethequalityofdistanceeducation.ThesystemstudiedbythisthesisisbasedB/Sarchitectures,itincludesthreemodels:question'ssemanticcomprehensionmodel,FAQ-basedquestionsimilaritymatchmodel,documentwarehouse-baseautomaticanswerfetchingmode

7、l.Thequestion'ssemanticcomprehensionmodelcombinesmanynaturallanguageprocessingtechniques,includingSegmentationandPart-Of-SpeechTagging,theconfirmationofthequestiontype,theextarctionofkeywordsandextending,theconfirmationoftheknowledgeunit,Throughthese

8、works,theintentionoftheuserisholded,whichgreatlyhelpedthelastworkofthissystem.TheFAQ-basedquestionsimilaritymatchmodelisimplementedbysematicsentencesimilaritycomputation,whichisimprovedbyoursystem,thismodelcananswerfrequently-askedquestionfastlyandco

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。