本文關(guān)鍵詞：基于語義網(wǎng)的旅游業(yè)自動問答系統(tǒng)的研究

  更多相關(guān)文章： 自動問答系統(tǒng) 旅游業(yè) 語義網(wǎng) 分詞 SPARQL 自動機

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)信息量的日益激增,人們對信息檢索的需求也有所提高,用戶更期待通過自然語言的方式表述自己的問題,并得到相應的結(jié)果。自動問答系統(tǒng)由此產(chǎn)生。它通過解析自然語言問題,從互聯(lián)網(wǎng)和知識庫中抽取符合要求的答案。在旅游行業(yè)中,用戶此類需求更為明顯。本文旨在研究實現(xiàn)一套針對旅游領(lǐng)域的自動問答系統(tǒng),利用旅游領(lǐng)域問題的特殊性,改進相關(guān)技術(shù),設(shè)計語義提取方案和系統(tǒng)流程引擎,從而提高旅行用戶對信息檢索的體驗。本文首先介紹了自然語言處理技術(shù)和基于本體的語義網(wǎng)的概念,采用基于本體思想的三元組存儲庫存放知識數(shù)據(jù)。隨后介紹了系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)。然后改進現(xiàn)有分詞算法,添加了同義詞替換和詞性標注的工作,為后續(xù)語義提取工作提供了技術(shù)支持。之后設(shè)計實現(xiàn)了利用正則表達式匹配的方式提取用戶關(guān)鍵詞的方案,提高了對實時信息查詢的效率。同時,研究了借助現(xiàn)有的句法解析工具Stanford Parser生成SPARQL查詢語句的策略。最后,文章設(shè)計實現(xiàn)了基于自動機思想的業(yè)務流程引擎,使用戶的問題間保持上下文相關(guān)性。
【關(guān)鍵詞】：自動問答系統(tǒng) 旅游業(yè) 語義網(wǎng) 分詞 SPARQL 自動機
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題背景11
• 1.2 自動問答系統(tǒng)概述11-16
• 1.2.1 自動問答系統(tǒng)的歷史發(fā)展和現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 自動問答系統(tǒng)的分類13-14
• 1.2.3 旅游業(yè)自動問答系統(tǒng)的需求分析14-15
• 1.2.4 現(xiàn)有中文自動問答系統(tǒng)的不足15-16
• 1.3 主要工作和研究意義16-17
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 相關(guān)技術(shù)綜述18-31
• 2.1 自然語言處理技術(shù)18-19
• 2.1.1 中文分詞技術(shù)18-19
• 2.1.2 句法分析技術(shù)19
• 2.2 本體和語義網(wǎng)概述19-29
• 2.2.1 本體的概念和分類19-21
• 2.2.2 本體的描述語言21-25
• 2.2.3 推理系統(tǒng)25
• 2.2.4 三元組存儲庫和SPARQL查詢語言概述25-27
• 2.2.5 語義網(wǎng)的概念27-28
• 2.2.6 本體和語義網(wǎng)在自動問答系統(tǒng)中的應用28-29
• 2.3 現(xiàn)有三元組存儲庫的調(diào)研結(jié)果和選擇29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 系統(tǒng)的流程規(guī)劃和整體結(jié)構(gòu)31-35
• 3.1 系統(tǒng)的流程設(shè)計31-33
• 3.2 自動問答系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)33-34
• 3.3 本章小結(jié)34-35
• 第4章 中文分詞算法的選擇和改進35-42
• 4.1 中文分詞算法35-39
• 4.1.1 兩種分詞方法的選擇35-36
• 4.1.2 基于詞典分詞方法36-39
• 4.2 改進的分詞算法39-41
• 4.2.1 同義詞替換39-40
• 4.2.2 詞性標注40-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 第5章 利用正則表達式提取語義的方案設(shè)計42-53
• 5.1 本方案適用的問答場景和需求分析42
• 5.2 正則表達式的概念42-43
• 5.3 選用正則表達式的原因43-44
• 5.4 利用正則表達式進行語義提取的過程44-49
• 5.4.1 預處理44-46
• 5.4.2 表達式匹配過程46-49
• 5.5 匹配效果對比49-52
• 5.5.1 正則表達式匹配的優(yōu)點50-51
• 5.5.2 正則表達式匹配的不足51-52
• 5.6 本章小結(jié)52-53
• 第6章 生成SPARQL查詢語句的方案設(shè)計與實現(xiàn)53-67
• 6.1 句法分析工具生成的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)53-55
• 6.2 利用依存關(guān)系生成SPARQL查詢語句的方案設(shè)計55-57
• 6.2.1 依存關(guān)系的使用策略55-56
• 6.2.2 該方案的不足56-57
• 6.3 通過解析語法樹生成SPARQL查詢語句的方案設(shè)計57-66
• 6.3.1 利用語法樹生成SPARQL的一個示例57-60
• 6.3.2 利用語法樹生成SPARQL的流程總結(jié)60-63
• 6.3.3 實驗用的策略集63-64
• 6.3.4 實驗結(jié)果說明64-66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 第7章 核心業(yè)務流程引擎的設(shè)計與實現(xiàn)67-76
• 7.1 業(yè)務流程引擎的需求分析67-68
• 7.2 基于自動機思想的業(yè)務流程引擎的設(shè)計與實現(xiàn)68-71
• 7.2.1 自動機68-69
• 7.2.2 級聯(lián)自動機69-71
• 7.3 實驗中的業(yè)務流程定義舉例71-75
• 7.4 基于自動機思想的流程引擎的優(yōu)點75
• 7.5 本章小結(jié)75-76
• 第8章 總結(jié)與展望76-78
• 8.1 總結(jié)76
• 8.2 后續(xù)工作與展望76-78
• 參考文獻78-80
• 致謝80

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本文編號：747699