本文關(guān)鍵詞：社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)中問(wèn)句推薦技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： 社區(qū)問(wèn)答 問(wèn)句推薦 翻譯模型 語(yǔ)言模型

【摘要】：隨著web2.0技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)越來(lái)越多的應(yīng)用幫助用戶(hù)區(qū)交換觀(guān)點(diǎn)和分享知識(shí),在這些web2.0的平臺(tái)中,社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)成為一枝獨(dú)秀,吸引著越來(lái)越多的用戶(hù)參與其中,它彌補(bǔ)了傳統(tǒng)搜索引擎只能給用戶(hù)提供簡(jiǎn)單的檢索結(jié)果,而無(wú)法給用戶(hù)提供交互式的體驗(yàn)。同時(shí)也彌補(bǔ)了傳統(tǒng)問(wèn)答系統(tǒng)只是簡(jiǎn)單機(jī)械的回答問(wèn)題,并沒(méi)有更好的為用戶(hù)提供貼切的服務(wù)。對(duì)于社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)中每一個(gè)用戶(hù)來(lái)說(shuō),他們都是自由的,可以自由的提出自己感興趣的問(wèn)題,同時(shí)也可以對(duì)自己關(guān)心的問(wèn)題進(jìn)行回答,還可以對(duì)自己感興趣的問(wèn)題進(jìn)行討論,強(qiáng)大的交互性促進(jìn)了社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)的迅速發(fā)展。為了幫助用戶(hù)快速找到他們感興趣的問(wèn)題,能夠發(fā)現(xiàn)新提出來(lái)的問(wèn)題并進(jìn)行回答,問(wèn)句推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。由于在社區(qū)問(wèn)答系統(tǒng)中用戶(hù)具有問(wèn)題提出者和問(wèn)題回答者的雙重角色,本文首先提出一種融合用戶(hù)雙角色和用戶(hù)問(wèn)句關(guān)系的問(wèn)句推薦方法,該方法主要利用PLSA模型根據(jù)用戶(hù)歷史回答的問(wèn)題和提問(wèn)的問(wèn)題去剖析用戶(hù)在系統(tǒng)中的雙角色,同時(shí)采用基于語(yǔ)言模型的用戶(hù)問(wèn)句關(guān)系模型去深入挖掘用戶(hù)與問(wèn)句之間的關(guān)系,最后融合兩者信息給用戶(hù)推薦最相關(guān)的問(wèn)句。由于問(wèn)句推薦的本質(zhì)就是給用戶(hù)提供與提出問(wèn)題相似的問(wèn)句,本文又提出一種基于用戶(hù)興趣和需求的問(wèn)句推薦方法,該方法主要是利用PLSA模型根據(jù)用戶(hù)歷史回答問(wèn)題的記錄去發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的興趣,同時(shí)采用基于翻譯模型根據(jù)用戶(hù)的查詢(xún),去預(yù)測(cè)用戶(hù)的需求。然后結(jié)合用戶(hù)的興趣和需求在問(wèn)答語(yǔ)料庫(kù)中,推薦最相關(guān)的問(wèn)句。兩種方法分別在Yahoo! Answers網(wǎng)站上抽取的真實(shí)標(biāo)注數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并通過(guò)多角度的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的模型取得了較好的性能。
【關(guān)鍵詞】：社區(qū)問(wèn)答 問(wèn)句推薦 翻譯模型 語(yǔ)言模型
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文主要工作13
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)13-15
• 2 問(wèn)句推薦相關(guān)理論及模型15-26
• 2.1 問(wèn)句檢索與問(wèn)句推薦16
• 2.2 問(wèn)句推薦相關(guān)技術(shù)16-19
• 2.2.1 問(wèn)題分析技術(shù)16-17
• 2.2.2 用戶(hù)分析技術(shù)17-19
• 2.3 問(wèn)句推薦相關(guān)模型19-24
• 2.3.1 語(yǔ)言模型19-20
• 2.3.2 統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型20-21
• 2.3.3 PLSA模型21-23
• 2.3.4 LDA主題模型23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 3 融合用戶(hù)雙角色和用戶(hù)問(wèn)句關(guān)系的問(wèn)句推薦方法26-35
• 3.1 引言26-27
• 3.2 推薦模型概述27-30
• 3.2.1 算法思想27-28
• 3.2.2 基于PLSA的用戶(hù)雙角色模型28-29
• 3.2.3 基于語(yǔ)言模型的用戶(hù)問(wèn)句關(guān)系模型29-30
• 3.2.4 融合用戶(hù)雙角色和用戶(hù)問(wèn)句關(guān)系的問(wèn)句推薦方法30
• 3.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試30-34
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)30-31
• 3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)31-32
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析32-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 4 基于用戶(hù)興趣和需求的問(wèn)句推薦方法35-44
• 4.1 引言35-36
• 4.2 推薦模型概述36-40
• 4.2.1 算法思想36-37
• 4.2.2 基于PLSA的用戶(hù)興趣預(yù)測(cè)模型37-38
• 4.2.3 基于翻譯模型的用戶(hù)需求預(yù)測(cè)模型38-40
• 4.2.4 基于用戶(hù)興趣和需求的問(wèn)句推薦模型40
• 4.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試40-43
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40-41
• 4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)41
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 結(jié)論44-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況50-51
• 致謝51-52

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1 何靖;陳，

本文編號(hào)：612508