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基于中文带权关键词树受限领域问答系统

收藏本文 2024-01-13 点赞:11613 浏览:46545 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:现今,网络的发展为人们了大量的信息资源,人们希望在大量的信息中准确地找到的信息,在这样的背景下自动问答系统应运而生。自动问答技术(Question Answering,QA)是综合运用自然语言处理、信息检索、语义分析、人工智能等技术的一种新型信息怎么写作技术。与传统的搜索引擎不同,自动问答系统自然语言句子提问,系统对问题分析并理解用户的问题,返回用户的答案。自动问答系统在国内外广泛的研究,已经出现了比较成熟的自动问答系统。但是中文语言的复杂性和处理技术的局限性,让计算机理解中文非常困难,中文问答系统已极具挑战力的研究领域,,中文自动问答系统的研究与应用仍以限定领域为主,并且还较成熟的系统出现,现有研究,并实现了基于中文带权关键词树算法的受限领域问答系统,研究的主要内容有:关键词抽取与加权得分;关键词树的构建与推理等。主要创新点如下:(1)对关键词的属性了的分析,将关键词属性分为词本体属性与词句中属性两类。抽取其中七种主要属性统计分析并作为评测关键词的加权依据。然后主成分分析来为各种指标的权重系数重组,计算权重指标系数并关键词的得分,此得分即为评价关键词性的依据。(2)创建的语义树,即关键词树,对领域知识管理。将类与树的相,了关键词树的知识存储,并领域知识的特性,对关键词树的构建、存储、更新等一系列操作了描述。(3)以关键词树为中心设计知识库并问句度计算,计算关键词权重与等级来设计问句度算法,缩小知识搜索范围,并对候选问题排序。总之,语义分析与统计分析的理论方法,在限定领域内,了一套基于关键词树的自动问答系统。实验证明,方法地提高了问答系统的检索效率和准确性。研究结果在信息咨询、电子政务以及科普文化传播等领域具有较高的理论和实用价值。关键词:自动问答论文关键词树论文多级知识库论文关键词加权论文

    摘要5-6

    Abstract6-10

    第1章 绪论10-16

    1.1 研究背景10-12

    1.2 国内外研究现状12-14

    1.2.1 国外研究12

    1.2.2 国内研究12-13

    1.2.3 问答系统分类13-14

    1.3 的内容和章节安排14-16

    第2章 中文信息处理基础理论研究16-25

    2.1 中文分词技术16-21

    2.1.1 中文分词方法16-19

    2.1.2 中文分词技术存在的问题19-20

    2.1.3 常用的中文分词组件20-21

    2.2 停用词21

    2.3 同义词拓展21-25

    2.3.1 同义词词林22-23

    2.3.2 知网23-25

    第3章 常用语句度计算方法25-31

    3.1 基于向量空间模型的TF-IDF 方法25-26

    3.2 基于词形的度计算26-28

    3.2.1 词形度26-27

    3.2.2 句长度27

    3.2.3 词序度27

    3.2.4 距离性27-28

    3.2.5 句子度28

    3.3 基于语义度的计算方法28-29

    3.4 编辑距离方法29-30

    3.5 存在的主要问题30-31

    第4章 基于限定领域带权关键词树的语句度算法31-46

    4.1 概述31-32

    4.2 算法设计32

    4.3 关键词抽取与加权32-38

    4.3.1 问句分词与词性标注32-34

    4.3.2 主成分分析(PCA)34-35

    4.3.3 关键词属性加权35-38

    4.3.4 PCA 权重分析38

    4.4 关键词树与分级知识库的构建38-43

    4.4.1 关键词树39-43

    4.4.2 分级知识库43

    4.5 基于关键词树的语句度计算43-46

    第5章 实验结果与分析46-49

    第6章 总结与展望49-51

    6.1 全文总结49

    6.2 未来展望49-51

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