本文選題：問(wèn)答系統(tǒng) + 約束　； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2007年08期

【摘要】：OWL已經(jīng)成為重要的知識(shí)表示和交換方式.OWL驅(qū)動(dòng)的問(wèn)答系統(tǒng)是比搜索引擎更具挑戰(zhàn)性的研究.本文致力于解決為自然語(yǔ)言問(wèn)題獲取正確的OWL解釋.考慮到問(wèn)題理解的復(fù)雜性,影響因素的多樣性,本文提出一種基于約束的語(yǔ)義映射方法.該方法分解問(wèn)題成為變量,索引OWL知識(shí)成為變量域,抽象約束形成函數(shù).并建立了目標(biāo)函數(shù)完成問(wèn)題變量在候選OWL知識(shí)庫(kù)中獲取合理解釋的過(guò)程.該方法基于網(wǎng)絡(luò)智能研究院知識(shí)庫(kù)和問(wèn)題集進(jìn)行了初步評(píng)估.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:和傳統(tǒng)基于關(guān)鍵字匹配的算法比較,本文提出的方法使可解釋問(wèn)題比例增加了18%左右.
[Abstract]:OWL has become an important knowledge representation and exchange. Owl driven question answering system is a more challenging research than search engine. This paper focuses on solving the problem of natural language to obtain the correct OWL interpretation. Considering the complexity of problem understanding and the diversity of influencing factors, a constrained semantic mapping method is proposed in this paper. The method decomposes the problem into variables, indexes OWL knowledge into variable fields, and forms functions with abstract constraints. The process of the objective function completing the problem variable in the candidate OWL knowledge base is established. This method is based on the knowledge base and problem set of the Institute of Network Intelligence. The experimental results show that the proposed method increases the proportion of interpretable problems by about 18% compared with the traditional keyword matching algorithm.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院多媒體與智能軟件北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院多媒體與智能軟件北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目(No.60496322,60496327) 多媒體與智能軟件北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金
【分類號(hào)】：TP391.1

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