本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的雙語自動(dòng)問答系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息時(shí)代的到來和web2.0技術(shù)的快速發(fā)展,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)得到極大豐富。由于傳統(tǒng)搜索引擎的固有缺陷,自動(dòng)問答受到越來越多研究者的關(guān)注。同時(shí),結(jié)構(gòu)化知識(shí)的擁有易用性高、可信度高等特點(diǎn)。因此,研究更加高效、實(shí)用的基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)問答系統(tǒng),具有非常重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文旨在研究基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)中涉及的關(guān)鍵技術(shù),并在研究的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)基于DBpedia和百度百科三元組結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的雙語自動(dòng)問答系統(tǒng)。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括:1)分析了問答系統(tǒng)的主要類型和研究現(xiàn)狀,闡述了本文的研究背景和研究意義,并詳細(xì)探討了問答系統(tǒng)中涉及的關(guān)鍵技術(shù);2)提出并實(shí)現(xiàn)了基于依存樹的中英文問句分析算法,有效地抽取問句中的關(guān)系短語和表述,并提出啟發(fā)式規(guī)則用以改善抽取效果。針對(duì)問句的特點(diǎn),使用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法,改進(jìn)了共指消解算法。提出了基于后綴樹的候選節(jié)點(diǎn)召回和查詢擴(kuò)展的方法,并基于規(guī)則對(duì)候選節(jié)點(diǎn)進(jìn)行過濾,實(shí)現(xiàn)了基于排序?qū)W習(xí)的實(shí)體鏈接算法;3)提出并實(shí)現(xiàn)了融合子圖匹配和SPARQL語句的答案抽取算法,提出了基于語義屬性的匹配規(guī)則,改進(jìn)了子圖匹配算法。對(duì)于簡(jiǎn)單類型問句,系統(tǒng)將問句轉(zhuǎn)化為查詢圖,進(jìn)而通過子圖匹配的方式在知識(shí)庫(kù)中查找答案,保證系統(tǒng)效率;對(duì)于包含最高級(jí)、統(tǒng)計(jì)等形式的復(fù)雜問句,通過轉(zhuǎn)換成SPARQL語句的方式查找答案,增強(qiáng)了問答系統(tǒng)可用性;4)針對(duì)中文結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量較小且不完善的問題,通過翻譯模塊,引入英文知識(shí)庫(kù)幫助回答中文問題。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的雙語自動(dòng)問答系統(tǒng),最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)性能。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 問句分析 實(shí)體鏈接 答案抽取 中英翻譯
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 1.3 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排14-15
• 1.3.1 本文的主要工作14
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 第2章 相關(guān)技術(shù)16-26
• 2.1 基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)16-19
• 2.1.1 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的問答系統(tǒng)17-18
• 2.1.2 基于本體的問答系統(tǒng)18-19
• 2.1.3 基于XML數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)問答系統(tǒng)19
• 2.2 共指消解相關(guān)技術(shù)19-23
• 2.2.1 基于規(guī)則的共指消解19-20
• 2.2.2 基于學(xué)習(xí)的共指消解20-23
• 2.3 實(shí)體鏈接相關(guān)技術(shù)23-24
• 2.3.1 檢索模型23-24
• 2.3.2 分類模型24
• 2.4 答案抽取相關(guān)技術(shù)24-25
• 2.4.1 基于SPARQL語句的答案抽取24-25
• 2.4.2 基于子圖匹配的答案抽取25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于依存樹的問句分析與理解26-36
• 3.1 問題描述26-27
• 3.2 基于依存樹的英文問句分析27-30
• 3.2.1 英文問句中的關(guān)系抽取27-30
• 3.2.2 英文問句表述抽取30
• 3.3 中文問句分析30-32
• 3.3.1 基于依存分析的中文問句分析30-31
• 3.3.2 基于字典樹的中文問句分析31-32
• 3.4 基于表述對(duì)模型的共指消解32-35
• 3.4.1 表述檢測(cè)32
• 3.4.2 表述對(duì)構(gòu)建32-34
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于排序?qū)W習(xí)的實(shí)體鏈接36-44
• 4.1 問題描述36
• 4.2 候選知識(shí)庫(kù)節(jié)點(diǎn)召回36-37
• 4.3 知識(shí)庫(kù)節(jié)點(diǎn)排序37-43
• 4.3.1 排序特征的選擇37-42
• 4.3.2 基于排序?qū)W習(xí)的知識(shí)庫(kù)節(jié)點(diǎn)排序42-43
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第5章 基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的答案抽取44-49
• 5.1 問題描述44
• 5.2 基于子圖匹配的答案抽取44-47
• 5.2.1 查詢子圖的構(gòu)建和排序45
• 5.2.2 改進(jìn)的子圖匹配算法45-47
• 5.3 基于SPARQL語句的答案抽取47-48
• 5.3.1 SPARQL語句的生成47-48
• 5.3.2 SPARQL語句的執(zhí)行48
• 5.4 本章小結(jié)48-49
• 第6章 BSDQA系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-60
• 6.1 引言49
• 6.2 BSDQA總體設(shè)計(jì)49-53
• 6.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境49
• 6.2.2 系統(tǒng)框架49-51
• 6.2.3 處理流程51-52
• 6.2.4 系統(tǒng)演示52
• 6.2.5 系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)52-53
• 6.3 系統(tǒng)所用知識(shí)庫(kù)和工具包53-55
• 6.3.1 雙語知識(shí)庫(kù)53-55
• 6.3.2 外部工具包55
• 6.4 BSDQA系統(tǒng)各模塊的實(shí)現(xiàn)55-59
• 6.4.1 問句分析模塊55-57
• 6.4.2 實(shí)體鏈接模塊57
• 6.4.3 問句翻譯模塊57-58
• 6.4.4 答案抽取模塊58-59
• 6.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析59
• 6.6 本章小結(jié)59-60
• 第7章 總結(jié)與展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單65-66
• 致謝66

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本文編號(hào)：284904