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基于領(lǐng)域本體和模板邏輯的中英雙語問答系統(tǒng)的研究

發(fā)布時間:2021-05-19 02:22
  近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的空前發(fā)展,海量的信息充斥在互聯(lián)網(wǎng)中,傳統(tǒng)的搜索引擎已不能滿足用戶從這些信息中快速、準(zhǔn)確的獲取所需的知識。在此情形下,自動問答系統(tǒng)因其能夠準(zhǔn)確、直接地回答某些領(lǐng)域的專業(yè)問題而逐漸成為研究的熱點。但是,用戶在使用自動問答系統(tǒng)的過程中,所提的問句往往有多樣性和隨意性等特點,這就使系統(tǒng)準(zhǔn)確獲取用戶問句的語義很困難,所以目前自動問答系統(tǒng)所反饋的答案的準(zhǔn)確率還不高。另一方面,在全球一體化的背景下,人們不再滿足于使用母語檢索信息,更希望實現(xiàn)跨語種的信息查詢,然而跨語種問句的自動翻譯目前是自然語言處理領(lǐng)域中的一個難題。在跨語種信息查詢的自動問答系統(tǒng)中,中英雙語問答系統(tǒng)有著獨特的應(yīng)用價值,因為中文是世界上使用人數(shù)最多的語言,而英文則是使用最廣泛的語言。自動問答系統(tǒng)的第一個執(zhí)行階段是問句理解階段,它的目的是讓計算機理解用戶的問句語義,獲取用戶的提問意圖,為后面的信息檢索提供依據(jù)。問句理解一般包含詞法分析、句法分析和語義分析三個階段,目前,問句的語義分析仍然是自然語言處理的瓶頸。在面向領(lǐng)域的信息檢索與問答系統(tǒng)中,用戶的查詢具有相似性,例如在基于本體的知識庫中,很多都是對概念或?qū)嶓w的屬... 

【文章來源】:廣西師范大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 前言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)知識介紹
    2.1 本體的定義
    2.2 典型本體系統(tǒng)
        2.2.1 WordNet
        2.2.2 Cyc
        2.2.3 知網(wǎng)
        2.2.4 詞林
    2.3 多語言本體的應(yīng)用
    2.4 描述邏輯
    2.5 問答系統(tǒng)概述
    2.6 小結(jié)
第3章 中英雙語領(lǐng)域本體的構(gòu)建
    3.1 領(lǐng)域本體的構(gòu)建規(guī)則
    3.2 領(lǐng)域本體的構(gòu)建方法
    3.3 領(lǐng)域本體的構(gòu)建工具
    3.4 本文雙語領(lǐng)域本體的構(gòu)建
    3.5 雙語領(lǐng)域本體的可視化
    3.6 小結(jié)
第4章 基于本體和邏輯的問句模板的定義與構(gòu)建
    4.1 傳統(tǒng)問句模板的定義
    4.2 模板邏輯系統(tǒng)的設(shè)計
    4.3 基于本體和邏輯的問句模板的定義與構(gòu)建
        4.3.1 問句模板的定義
        4.3.2 問句模板庫的構(gòu)建
    4.4 小結(jié)
第5章 基于領(lǐng)域本體和模板邏輯的問句處理與匹配
    5.1 中英文問句分類
    5.2 問句理解過程
    5.3 現(xiàn)有問句處理方法
    5.4 基于本體和邏輯的問句處理
        5.4.1 中文問句預(yù)處理
        5.4.2 英文問句預(yù)處理
        5.4.3 基于本體和邏輯的問句特征標(biāo)注
    5.5 基于本體和邏輯的問句模板匹配
    5.6 基于本體和邏輯的問句模板匹配方法的比較與分析
    5.7 小結(jié)
第6章 中英雙語問答系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    6.1 雙語問答系統(tǒng)的工作流程
    6.2 雙語問答系統(tǒng)的實現(xiàn)
        6.2.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境與工具
        6.2.2 Jena對本體的解析
        6.2.3 Jena對本體的推理
        6.2.4 系統(tǒng)的演示效果
    6.3 系統(tǒng)性能的比較與分析
    6.4 小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
參考文獻
攻讀碩士研究生學(xué)位期間的科研成果
致謝



本文編號:3194927

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