養(yǎng)老保險與社會民生息息相關(guān)，廣大參保群眾在參保過程中常常會遇到各式各樣的問題。研究問答系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)，并將其應(yīng)用到養(yǎng)老保險領(lǐng)域中，用自然語言快速準(zhǔn)確地回答用戶的問題，具有深遠(yuǎn)的研究意義和現(xiàn)實意義。本文針對面向養(yǎng)老保險領(lǐng)域的問答技術(shù)進(jìn)行了一些探討，主要完成了以下幾方面的工作：首先，對從問答服務(wù)類網(wǎng)站匯集的14萬個養(yǎng)老保險主題相關(guān)的真實問句進(jìn)行詳細(xì)的特點分析，按領(lǐng)域主題制定類別體系。在問句分析階段結(jié)合養(yǎng)老保險領(lǐng)域詞庫對查詢問句進(jìn)行分詞、語義標(biāo)注、關(guān)鍵詞提取、命名實體識別、句法依存關(guān)系分析。其次，提出了適用于養(yǎng)老保險領(lǐng)域的KNN主動學(xué)習(xí)的問句分類算法。從匯集的養(yǎng)老保險領(lǐng)域問答對中抽取一小部分進(jìn)行人工標(biāo)注，使用啟發(fā)式的方法從待標(biāo)注樣本集中選擇對分類模型更有益的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，擴(kuò)充已標(biāo)注樣本集，縮減待標(biāo)注樣本集，在此基礎(chǔ)上迭代學(xué)習(xí)，訓(xùn)練得到的新模型分類精度更高。解決標(biāo)注樣本集較小情況下問句分類器準(zhǔn)確率低下的問題。然后，提出了新的問句檢索模型MFISC。該模型對詞匯特征相似度、問句詞匯語義相似度、句法結(jié)構(gòu)相似度進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，求得的值作為查詢問句和歷史問句的相似度，提高檢索精度，最終將相似度最高的歷史問... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文的組織結(jié)構(gòu)圖

漢語問題理解處理流程

領(lǐng)域問句理解基本處理流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3406351