搜索引擎的出現(xiàn)是信息檢索領(lǐng)域的一個(gè)重要發(fā)展,人們可以通過(guò)搜索引擎查找自己需要的內(nèi)容以提升工作和生活中解決問(wèn)題的效率。但隨著信息時(shí)代不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量飛速增長(zhǎng),通過(guò)搜索引擎可能會(huì)獲得一些冗余甚至是無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè),人們更期待簡(jiǎn)潔且精準(zhǔn)的回答。智能問(wèn)答系統(tǒng)的出現(xiàn)正好滿(mǎn)足了人們的需求,這種擬人化的智能系統(tǒng)能夠接收用戶(hù)使用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題,然后分析用戶(hù)意圖并且通過(guò)推理計(jì)算給用戶(hù)返回直接準(zhǔn)確的答案�，F(xiàn)有的中文問(wèn)答系統(tǒng)由于中文語(yǔ)句的連續(xù)性、中文語(yǔ)法的靈活性等原因,目前沒(méi)有很成熟的中文問(wèn)答系統(tǒng)開(kāi)源框架。其次,深度學(xué)習(xí)算法在問(wèn)答領(lǐng)域的準(zhǔn)確率還有很大的提升空間。再者,當(dāng)前主流的問(wèn)答系統(tǒng)是面向開(kāi)放領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的,對(duì)于專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的提問(wèn)可能無(wú)法返回用戶(hù)滿(mǎn)意的答案。所以,基于深度學(xué)習(xí)且面向限定領(lǐng)域的中文問(wèn)答系統(tǒng)有很大的研究?jī)r(jià)值。問(wèn)答系統(tǒng)類(lèi)型可以根據(jù)用戶(hù)提問(wèn)所屬數(shù)據(jù)域、答案的數(shù)據(jù)來(lái)源、答案生成的反饋機(jī)制和信息檢索階段所用方法進(jìn)行分類(lèi),本文主要研究面向汽車(chē)知識(shí)限定領(lǐng)域、基于問(wèn)答對(duì)、檢索式以及深度學(xué)習(xí)方法的中文問(wèn)答系統(tǒng),以期在實(shí)驗(yàn)中提高問(wèn)答系統(tǒng)的準(zhǔn)確率,并且實(shí)現(xiàn)以汽車(chē)說(shuō)明書(shū)作為基礎(chǔ)語(yǔ)料構(gòu)建知識(shí)庫(kù)的汽車(chē)信息問(wèn)答系統(tǒng)。本文主要對(duì)... 

【文章來(lái)源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)頁(yè)檢索但如果同樣的問(wèn)題，用戶(hù)直接詢(xún)問(wèn)身邊的其他人可能直接就能獲得答案“南寧”，并且能夠使用自然語(yǔ)言進(jìn)行提問(wèn)，符合人類(lèi)的說(shuō)話(huà)習(xí)慣

西南大學(xué)工程碩士學(xué)位論文2取知識(shí)，不但要求系統(tǒng)能夠理解問(wèn)題的語(yǔ)義，還要求系統(tǒng)能夠基于掌握的知識(shí)和推理計(jì)算能力形成答案返回給用戶(hù)。如圖1.2的智能問(wèn)答系統(tǒng)展示，用戶(hù)使用語(yǔ)音輸入“廣西的省會(huì)是哪個(gè)城市”后，不需要再進(jìn)行其他的操作，系統(tǒng)直接返回答案“南寧”，整個(gè)過(guò)程操作簡(jiǎn)單且能準(zhǔn)確獲得目標(biāo)信息。圖1.2智能問(wèn)答系統(tǒng)智能問(wèn)答系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)捕捉用戶(hù)的搜索意圖，理解用戶(hù)的自然語(yǔ)言提問(wèn)，并且將答案直接返回給用戶(hù)[1]，而不需要用戶(hù)通過(guò)搜索關(guān)鍵詞獲得大量的相關(guān)文檔之后再去尋找需要的信息。除此之外，它的思想設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)機(jī)制和期望結(jié)果完全有別于傳統(tǒng)的檢索方式，是一種更深層次的信息獲取方式[2]。與智能問(wèn)答系統(tǒng)息息相關(guān)的深度學(xué)習(xí)算法也已經(jīng)發(fā)展了很長(zhǎng)一段時(shí)間。1982年開(kāi)始，人們就開(kāi)始研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但受限于當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究并沒(méi)有得到有效的推進(jìn)。直至2006年，Hinton等人[3]發(fā)表了關(guān)于手寫(xiě)識(shí)別方面研究的文章才使得人們重新重視深度學(xué)習(xí)算法,并且打破了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法訓(xùn)練的觀念。到了2007年,YoshuaBengio等人[4]更是驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)能夠以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式從訓(xùn)練中提取特征，并且證明了深度學(xué)習(xí)在解決復(fù)雜問(wèn)題方面比其他方法更加有效。發(fā)展至今，無(wú)論是機(jī)器手寫(xiě)識(shí)別任務(wù)還是機(jī)器語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)，都有可能比人類(lèi)在進(jìn)行同類(lèi)工作時(shí)的正確率更高，而我們?nèi)粘Ｊ褂玫暮芏嘬浖加猩疃葘W(xué)習(xí)的支持�？梢�(jiàn)，深度學(xué)習(xí)也越來(lái)越貼近我們的工作和生活。本文選題考慮以下場(chǎng)景：車(chē)主在購(gòu)車(chē)后對(duì)新車(chē)不熟悉，遇到問(wèn)題應(yīng)該怎么做？有以

西南大學(xué)工程碩士學(xué)位論文3下兩種常見(jiàn)方法可以解決問(wèn)題，一是翻閱紙質(zhì)的汽車(chē)說(shuō)明書(shū)，二是打開(kāi)智能手機(jī)使用搜索引擎來(lái)尋找答案。這兩種方法都存在相同的缺點(diǎn)，需要車(chē)主自己去查閱大量的文章以獲得解決問(wèn)題的答案。為了簡(jiǎn)化這個(gè)繁瑣的查找閱讀過(guò)程，本文提出一個(gè)汽車(chē)信息問(wèn)答系統(tǒng)。該系統(tǒng)以汽車(chē)說(shuō)明書(shū)作為基礎(chǔ)語(yǔ)料構(gòu)建知識(shí)庫(kù)，并且利用自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)義分析、人工智能和信息檢索等技術(shù)，充分理解汽車(chē)用戶(hù)的提問(wèn)后檢索汽車(chē)說(shuō)明書(shū)中相關(guān)文檔信息作為答案返回給用戶(hù)，從而解決問(wèn)題。圖1.3汽車(chē)信息問(wèn)答系統(tǒng)使用場(chǎng)景1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀智能問(wèn)答系統(tǒng)和傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)都是現(xiàn)代信息技術(shù)領(lǐng)域的重要發(fā)展，而問(wèn)答系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)又多了人工智能的概念，它們?cè)诤芏喾矫嬗兴煌�，如下�?.1所示：表1.1問(wèn)答系統(tǒng)與信息檢索系統(tǒng)的比較比較方面問(wèn)答系統(tǒng)信息檢索系統(tǒng)系統(tǒng)的輸入自然語(yǔ)言關(guān)鍵詞系統(tǒng)的輸出自然語(yǔ)言答案文檔列表上下文環(huán)境需要考慮用戶(hù)對(duì)話(huà)的上下文不需要考慮上下文環(huán)境任務(wù)驅(qū)動(dòng)必要時(shí)要求用戶(hù)補(bǔ)充問(wèn)題信息盡可能理解當(dāng)前查詢(xún)信息檢索系統(tǒng)一般是基于關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，返回文檔作為系統(tǒng)的輸出。近來(lái)的信息檢索系統(tǒng)也在逐步利用語(yǔ)義信息，例如支持查詢(xún)擴(kuò)展[5]、語(yǔ)義相似度匹配[6]以及基于知識(shí)圖譜的實(shí)體識(shí)別[7],但是檢索系統(tǒng)和問(wèn)答系統(tǒng)還是有明顯差異的。而問(wèn)答系統(tǒng)類(lèi)型可以根據(jù)以下幾個(gè)方面劃分：按照問(wèn)題所屬領(lǐng)域、按照答案的數(shù)據(jù)來(lái)源、按照答案生成的

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于包裝產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 楊芳權(quán).  現(xiàn)代電子技術(shù). 2018(04)
[2]基于知識(shí)庫(kù)的藏文問(wèn)答系統(tǒng)研究[J]. 孫浩蒸,于洪志,蘇敏.  西北民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(02)
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[4]農(nóng)民信息服務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 王永芳.  農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息. 2012(08)
[5]國(guó)內(nèi)中文自動(dòng)分詞技術(shù)研究綜述[J]. 奉國(guó)和,鄭偉.  圖書(shū)情報(bào)工作. 2011(02)

碩士論文
[1]基于中文知識(shí)圖譜的智能問(wèn)答系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張淼.華中師范大學(xué) 2018
[2]限定域問(wèn)答系統(tǒng)自動(dòng)建庫(kù)及檢索研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[D]. 李倩倩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于深度學(xué)習(xí)的智能問(wèn)答系統(tǒng)研究[D]. 邢世樣.北京郵電大學(xué) 2017
[4]中文問(wèn)答系統(tǒng)中問(wèn)題理解與信息檢索的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張曉孿.西北大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3230311