隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,“信息化”體現(xiàn)在人們?nèi)粘Ｉ钪械母鞣礁髅�。大�?shù)據(jù)時代下,人們的生活已經(jīng)離不開互聯(lián)網(wǎng)的支持,“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展模式已經(jīng)成為一種趨勢�！盎ヂ�(lián)網(wǎng)+旅游”也成為了我國各大景區(qū)最常見的經(jīng)營發(fā)展模式。隨著旅行人數(shù)逐年增多,傳統(tǒng)的旅游模式下,游客想要及時的獲取景區(qū)信息已經(jīng)是難上加難,迫切需要一種新的方式來滿足游客的需求。在此背景下,結(jié)合自然語言處理的應(yīng)用和發(fā)展,一種面向用戶的智能問答系統(tǒng)應(yīng)用而生。與傳統(tǒng)搜索引擎的檢索方式相比,智能問答系統(tǒng)更加簡練、直接,可以更加快速地根據(jù)用戶的問題反饋出一個用戶需要的答案,這在一定程度上大大的提高了檢索的效率,用戶也可以更好的了解景區(qū)的信息,給用戶帶來更好的旅行體驗。本文針對旅游領(lǐng)域,以山西為例,給出了一種深度學(xué)習(xí)中基于BiLSTM-CNN-CRF模型的智能問答系統(tǒng)。本文的主要工作如下:（1）運用Python中的Scrapy爬蟲框架,從攜程網(wǎng)、途牛網(wǎng)、去哪兒網(wǎng)三大旅游網(wǎng)站爬取山西旅游數(shù)據(jù),并整合所有數(shù)據(jù),導(dǎo)入Neo4j中,構(gòu)建出山西旅游隱身知識圖譜。（2）在大部分基于知識圖譜的BiLSTM-CRF問答模型的基礎(chǔ)上,加入一層CNN,提出BiLST... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

語義解析樹形式圖

中北大學(xué)學(xué)位論文6常用數(shù)據(jù)集：WebQuestion、SimpleQuestion、NLPCCKBQA數(shù)據(jù)集（中文）下面根據(jù)常見分類分別進行詳細展開：（1）基于符號表示的KB-QA（傳統(tǒng)的語義解析方法）定義：該方法的主旨：首先將自然語言轉(zhuǎn)化成邏輯形式，接著對邏輯形式進行從下到上的解析，從而得出一種可以表達整個問題語義的邏輯形式，最后在知識庫中通過對應(yīng)的查詢語言得出需要的答案。語義解析傳統(tǒng)方法：問題->短語檢測->資源映射->語義組合->邏輯表達式，具體如圖2.1所示圖2.1語義解析樹形式圖Figure2.1.Semanticparsetreeformdiagram語義解析目前一般做法：建圖->主題詞鏈接->確定核心推導(dǎo)鏈->增加約束和聚合函數(shù)。如圖2.2所示圖2.2查詢圖形式Figure2.2querygraphform（1）將語義解析簡化為查詢圖生成，將其表述為具有分階段狀態(tài)和動作的搜索問題。（2）基于向量表示的KB-QA(基于表示學(xué)習(xí)的方法)定義：把知識庫問答看做一個語義匹配過程。通過表示學(xué)習(xí)知識庫以及用戶問題的語

中北大學(xué)學(xué)位論文92.1.3基于問答對的問答系統(tǒng)隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷成熟和飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上興起了了一種常問問題(frequentaskedquestions,FAQ[10])數(shù)據(jù),尤其是2005年末以來，大量的社區(qū)問答(communitybasedquestionanswering,CQA[11])數(shù)據(jù)開始活躍在網(wǎng)絡(luò)上，隨著大量的問答案對數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，問答系統(tǒng)的研究開始正式進入了開放領(lǐng)域、基于問題答對的問答系統(tǒng)時期。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如2.3所示圖2.3基于問答對的問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure2.3Structurediagramofquestionandanswersystembasedonquestionandanswerpairs通常情況下，構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)的方式有以下兩種：第一種方法是如圖2.4所示的傳統(tǒng)方法，就是將用戶的問句轉(zhuǎn)化為SPARQL查詢語言到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中尋找答案，這種方法操作和原理相對簡單，但是缺乏對用戶的問句進行語義分析，因為只是單單將問句轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫查詢語言，這樣反饋給用戶的結(jié)果往往都缺乏準(zhǔn)確率[12]；第二種方法則是如圖2.5所示現(xiàn)在被廣泛研究和應(yīng)用的基于深度學(xué)習(xí)的問答系統(tǒng)的構(gòu)建方法。采用深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建問答系統(tǒng)，用戶提出的問句分詞先用word2vec轉(zhuǎn)化為向量的形式[13]。通過BiLSTM,CNN等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理用戶的問句分詞向量，分析語義特征之后獲取問句實體，最后通過計算低維度空間向量中問句實體和候選答案的余弦相似性，從而得出問句的正確答案[13][14]。圖2.4傳統(tǒng)方法下基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Figure2.4Structurediagramofquestionansweringsystembasedonstructureddataundertraditional

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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