【摘要】：隨著科技與互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,人類已經(jīng)被海量的數(shù)字化信息包圍。如何快捷地在海量數(shù)據(jù)中找到所需信息是需要迫切解決的問題。因此自動問答(QA)系統(tǒng)應(yīng)運而生。QA系統(tǒng)可以直接接收用戶提出的自然語言形式的問句,然后返回給用戶簡潔準確的答案。目前的QA系統(tǒng)存在以下兩個問題:(1)基于關(guān)鍵詞匹配的方法只考慮句中關(guān)鍵詞頻率,不考慮關(guān)鍵詞的語義及關(guān)鍵詞間的語義關(guān)系,返回的答案經(jīng)常與用戶問題無關(guān);(2)不能根據(jù)用戶對于答案的概念抽象層次的不同的需求提供不同的答案。本文設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于Wikipedia的單文本自動問答系統(tǒng)(Automatic Question Answering Based on Single Document,簡稱SingleDoc系統(tǒng))。Single Doc系統(tǒng)可以接受用戶提出問題類型包括:“What is A”類型和“Who/When等疑問詞+事件/事實”類型,A代表特定領(lǐng)域概念或術(shù)語。同時,Single Doc系統(tǒng)支持用戶在輸入問題的同時指定單篇論文及領(lǐng)域,然后從指定的論文中提取出滿足問題所指的答案。該系統(tǒng)首先分析問題的類型,基于指定的單文本和領(lǐng)域關(guān)鍵詞,通過DCSE(Domain Category Space Extraction)算法抽取Wikipedia中category及category間關(guān)系來構(gòu)建領(lǐng)域分類空間(DCS),DCS描述了問題涉及的背景分類知識,然后在DCS中運用句子語義距離算法獲取文本內(nèi)容中的句子,將其作為系統(tǒng)答案輸出。另一方面,該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶對于概念抽象層次的不同需求重新整理輸出答案句子,提供個性化答案。本文主要工作有以下幾點:(1)提出DCSE算法。該算法能夠針對輸入的領(lǐng)域關(guān)鍵詞從Wikipedia中抽取相關(guān)category以及category之間語義關(guān)系構(gòu)建相關(guān)領(lǐng)域分類空間。(2)基于抽取的領(lǐng)域分類空間,設(shè)計了SingleDoc系統(tǒng)的答案提取算法。通過實驗表明,SingleDoc系統(tǒng)比關(guān)鍵詞匹配的QA系統(tǒng)答案準確率高,并且在回答“What is A”類型問題準確率可以達到58%,在回答“When/Who/Where+事件/事實”類型準確率可以達到80%。(3)提出描述用戶對于答案概念抽象層次的需求模型,從用戶角度提供滿足用戶概念抽象層次需求的個性化答案。(4)設(shè)計并實現(xiàn)了基于Web的自動問答系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)層、接口層、應(yīng)用層和視圖層,完成了領(lǐng)域分類空間構(gòu)建和句子距離的計算,主要功能支持用戶按照問題類型模板以自然語言句子輸入問題、單篇文本和領(lǐng)域關(guān)鍵詞,根據(jù)用戶需求輸出普通類型和不同概念抽象層次類型兩種答案。
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【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

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本文編號：2473573