基于語(yǔ)義網(wǎng)的旅游業(yè)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的研究
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更多相關(guān)文章: 自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng) 旅游業(yè) 語(yǔ)義網(wǎng) 分詞 SPARQL 自動(dòng)機(jī)
【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)信息量的日益激增,人們對(duì)信息檢索的需求也有所提高,用戶更期待通過(guò)自然語(yǔ)言的方式表述自己的問(wèn)題,并得到相應(yīng)的結(jié)果。自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)由此產(chǎn)生。它通過(guò)解析自然語(yǔ)言問(wèn)題,從互聯(lián)網(wǎng)和知識(shí)庫(kù)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(shí)現(xiàn)一套針對(duì)旅游領(lǐng)域的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng),利用旅游領(lǐng)域問(wèn)題的特殊性,改進(jìn)相關(guān)技術(shù),設(shè)計(jì)語(yǔ)義提取方案和系統(tǒng)流程引擎,從而提高旅行用戶對(duì)信息檢索的體驗(yàn)。本文首先介紹了自然語(yǔ)言處理技術(shù)和基于本體的語(yǔ)義網(wǎng)的概念,采用基于本體思想的三元組存儲(chǔ)庫(kù)存放知識(shí)數(shù)據(jù)。隨后介紹了系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)。然后改進(jìn)現(xiàn)有分詞算法,添加了同義詞替換和詞性標(biāo)注的工作,為后續(xù)語(yǔ)義提取工作提供了技術(shù)支持。之后設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了利用正則表達(dá)式匹配的方式提取用戶關(guān)鍵詞的方案,提高了對(duì)實(shí)時(shí)信息查詢的效率。同時(shí),研究了借助現(xiàn)有的句法解析工具Stanford Parser生成SPARQL查詢語(yǔ)句的策略。最后,文章設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于自動(dòng)機(jī)思想的業(yè)務(wù)流程引擎,使用戶的問(wèn)題間保持上下文相關(guān)性。
【關(guān)鍵詞】:自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng) 旅游業(yè) 語(yǔ)義網(wǎng) 分詞 SPARQL 自動(dòng)機(jī)
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】: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(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)概述11-16
- 1.2.1 自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的歷史發(fā)展和現(xiàn)狀12-13
- 1.2.2 自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的分類13-14
- 1.2.3 旅游業(yè)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的需求分析14-15
- 1.2.4 現(xiàn)有中文自動(dòng)問(wèn)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言21-25
- 2.2.3 推理系統(tǒng)25
- 2.2.4 三元組存儲(chǔ)庫(kù)和SPARQL查詢語(yǔ)言概述25-27
- 2.2.5 語(yǔ)義網(wǎng)的概念27-28
- 2.2.6 本體和語(yǔ)義網(wǎng)在自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用28-29
- 2.3 現(xiàn)有三元組存儲(chǔ)庫(kù)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(jì)31-33
- 3.2 自動(dòng)問(wèn)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(jìn)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(jìn)的分詞算法39-41
- 4.2.1 同義詞替換39-40
- 4.2.2 詞性標(biāo)注40-41
- 4.3 本章小結(jié)41-42
- 第5章 利用正則表達(dá)式提取語(yǔ)義的方案設(shè)計(jì)42-53
- 5.1 本方案適用的問(wèn)答場(chǎng)景和需求分析42
- 5.2 正則表達(dá)式的概念42-43
- 5.3 選用正則表達(dá)式的原因43-44
- 5.4 利用正則表達(dá)式進(jìn)行語(yǔ)義提取的過(guò)程44-49
- 5.4.1 預(yù)處理44-46
- 5.4.2 表達(dá)式匹配過(guò)程46-49
- 5.5 匹配效果對(duì)比49-52
- 5.5.1 正則表達(dá)式匹配的優(yōu)點(diǎn)50-51
- 5.5.2 正則表達(dá)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(yǔ)句的方案設(shè)計(jì)與實(shí)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(yǔ)句的方案設(shè)計(jì)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(guò)解析語(yǔ)法樹生成SPARQL查詢語(yǔ)句的方案設(shè)計(jì)57-66
- 6.3.1 利用語(yǔ)法樹生成SPARQL的一個(gè)示例57-60
- 6.3.2 利用語(yǔ)法樹生成SPARQL的流程總結(jié)60-63
- 6.3.3 實(shí)驗(yàn)用的策略集63-64
- 6.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明64-66
- 6.4 本章小結(jié)66-67
- 第7章 核心業(yè)務(wù)流程引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)67-76
- 7.1 業(yè)務(wù)流程引擎的需求分析67-68
- 7.2 基于自動(dòng)機(jī)思想的業(yè)務(wù)流程引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)68-71
- 7.2.1 自動(dòng)機(jī)68-69
- 7.2.2 級(jí)聯(lián)自動(dòng)機(jī)69-71
- 7.3 實(shí)驗(yàn)中的業(yè)務(wù)流程定義舉例71-75
- 7.4 基于自動(dòng)機(jī)思想的流程引擎的優(yōu)點(diǎn)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(xiàn)78-80
- 致謝80
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,本文編號(hào):747699
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