语义在网络答疑系统中应用
AI技术的语义理解与智能问答方法
AI技术的语义理解与智能问答方法近年来，人工智能（AI）技术的快速发展引起了广泛关注。
其中，语义理解和智能问答是AI技术中的两个重要方面。
语义理解是指AI系统能够理解人类语言的意义和上下文，而智能问答则是指AI系统能够根据用户提出的问题给出准确、全面的答案。
本文将探讨AI技术在语义理解和智能问答方面的方法和应用。
在语义理解方面，AI技术通过自然语言处理（NLP）和机器学习等方法，使计算机能够理解人类语言的含义。
其中，词向量是一种常用的表示方法，它将每个单词映射到一个实数向量空间中的点。
这种表示方法使得计算机可以通过计算向量之间的距离来判断单词之间的语义关系。
另外，语义角色标注和语义依存分析等技术也在语义理解中扮演重要角色。
通过对句子中的每个词进行标注和分析，计算机可以理解句子的结构和语义关系，从而更好地解读句子的含义。
在智能问答方面，AI技术通过构建知识图谱和使用自然语言生成等方法，使计算机能够回答用户的问题。
知识图谱是一种将知识以图形结构的形式表示的方法，其中的节点代表实体，边表示实体之间的关系。
通过构建知识图谱，计算机可以根据用户提出的问题在图谱中查找相关的实体和关系，并给出准确的答案。
另外，自然语言生成技术可以将计算机生成的答案转化为自然语言形式，使得用户能够更方便地理解和使用。
除了以上方法，AI技术在语义理解和智能问答方面还有许多其他的方法和应用。
例如，基于深度学习的神经网络模型可以通过大量的训练数据来提高语义理解和智能问答的准确性。
此外，AI技术还可以结合语音识别和图像处理等技术，实现更加智能化的语义理解和智能问答。
例如，通过将语音转化为文本，计算机可以对用户的语音指令进行理解和回答。
另外，通过对图像进行分析，计算机可以根据图像内容回答用户的问题。
然而，AI技术在语义理解和智能问答方面仍然存在一些挑战和限制。
首先，语义理解需要对语言的上下文进行深入理解，而这对计算机来说是一项非常复杂的任务。
高效准确的智能问答系统设计与实现
高效准确的智能问答系统设计与实现智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在为用户提供高效准确的问题回答和信息获取服务。
设计和实现一款高效准确的智能问答系统需要考虑多个方面，包括语义理解、知识获取、问题匹配和答案生成等环节。
本文将详细介绍智能问答系统的设计与实现方法。
一、语义理解语义理解是智能问答系统的关键环节，其目标是将用户提出的问题进行语义解析，转化为计算机能够理解的形式。
实现语义理解的方法有多种，包括规则匹配、机器学习和深度学习等。
其中，深度学习在自然语言处理领域取得了较好的效果，可以通过使用神经网络模型对问题进行编码和解码，实现精确的语义匹配。
二、知识获取为了回答用户的问题，智能问答系统需要获取相关的知识。
知识获取有多种途径，包括构建知识图谱、利用现有的知识库和抓取互联网上的信息等。
其中，构建知识图谱是一种常见的方法，可以将事实和知识以图的形式进行组织和表示，方便系统进行知识推理和查询。
三、问题匹配问题匹配是智能问答系统的关键环节之一，其目标是从知识库中找到与用户问题相匹配的相关知识。
问题匹配可以通过基于规则的方法和基于机器学习的方法实现。
前者依赖于建立的规则库，通过匹配问题中的关键词和知识库中的关键词进行匹配；后者则依赖于训练好的模型，可以根据问题的语义和上下文信息进行匹配。
四、答案生成答案生成是智能问答系统的最终目标，其目标是根据匹配到的知识，生成准确的回答并返回给用户。
答案生成可以利用规则模板、机器学习和自然语言生成等方法。
其中，自然语言生成是一种常见的方法，可以通过使用生成模型，根据问题的语义和上下文生成准确、连贯的回答。
除了以上四个环节之外，还有一些附加功能可以增强智能问答系统的性能和用户体验。
例如，实体识别和关系抽取可以帮助系统更好地理解问题和知识；用户反馈和评价机制可以帮助系统不断改进和优化。
在实际的设计和实现过程中，还需要考虑系统的性能和可扩展性。
对于大规模的知识库和用户量，需要设计有效的存储和检索算法，并采用分布式计算和并行处理等技术来提高系统的速度和吞吐量。
基于语义Web的智能答疑系统研究
输出结果 ｌ
实
运
分的利用。鉴于远 程教育模式 中教 师和学生 的分离性特点 ．为 及 时准确解答学生在 自主学习过程 中产生 的疑 问，就需 要借助 ” 答疑 系统 ” ，正是这种需求促进 了 ” 答疑 系统 ”的研究 。国内 在这 方面 已经 有一 些成 功的案例 ，可总结如下 ：
户 的意图 ．从而为问题 的准确解答提供保 障。 ２ ２ 信息检 索模块 ．
信息检 索模块 的主要 功能是 ：执 行问题分析 模块提 交 的
关键 词和语义词匹配来进行答 案检 索 ，其本质是基于 ” 字符 匹 Ｒ Ｆ Ｄ 查询代码 ，获取与查询条件相 匹配 的信息 。检 索过程分两 步完成 ：首先执行 Ｒ Ｆ Ｄ 查询 ，从领域知识库 中检 索到与查询条 配 “的检 索方式 ，智能性不高。 三是 智能答疑 系统 ．如上海交大建立的基于 案例 的智能答 件相 匹配 的Ｒ Ｆ Ｄ 实例；然后根据Ｒ Ｆ Ｄ 实例检索得到相应 的知识 文
２ １ 问题 分析 模 块 ．
问题 分析 模块 主要 功能是 ：对用户所提问题进行分析 ．理 解提 问意 图，并将用户的提 问意 图转化 为 Ｒ Ｆ Ｄ 查询 代码 ，提交
任何一个答疑系统的领域知识再全 面 ，也不 可能覆盖该领 域的所 有方面 ，更不 可能包含用户潜在疑问的全 面答 案 ，所 以
本文所讨论的智能答疑系统 正是借助 了基于语义Ｗｅ 的信 ｂ
息检 索的思想 。图 １ 显示了智能答疑系统的体 系结构。从处理
理解和交流信息的基础。Ｒ Ｆ实例 库则是知识文档的语义索引 Ｄ 流程 的角度看 ，答疑系统 由问题分析处理 、信息检 索、答 案分 库 ，它支持系统对知识文档进行语义检索。建立语义索引必须 析三大部分组成 ，￣．ｌ － 还包含支撑处 理流程 的领域知识库和知 ｌ， ｔ 借助领域本体对知识文档进行标 引。 识 管理模 块。 ２ ５ 知 识 库 管 理模 块 ．
基于语义的智能答疑系统关键技术研究
Ｒｅｅ ｒｈ ｏ ｅ ｎｉ－ ａｅ ｎｅｌ ｅ ｔ ｕ ｓ ｏ ｎ ｎ ｗｅ ｉｇＴ ｃ ｎ ｌ ｙａ ｄ Ｉ ｙ ｔｍ ｍｐｅ ｎａｉ ｎ ｓａ ｃ ｎＳ ｍａ ｔ ｂ ｓ ｄＩ ｔｌ ｇ ｎ ｅｔ ｎ ａ ｄ Ａ ｓ ｒ ｅ ｈ ｏｏ ｎ ｓＳ ｓ ｃ ｉ Ｑ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ Ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｏ
（ 吉林 大学 珠 海学 院 ， 东 珠 海 ５ ９ ０ ） 广 １ ０ １
摘 要 ： 高答疑 的智 能性 是 目前答 疑 系统 研 究 的 重 点 ， 此 提 出一 种 语 义 消歧 算 法 Ｓ （ｅ ｎｉ Ｄｉ ｍｂｇ ａ ｏ ｌｏ ｔｍ 它 可 以 提 为 ＤＡ Ｓ ｍａ ｔ ｓ ｉ ｔ ｎＡ ｇ ｒｈ ） ｃ ａ ｕｉ ｉ 更 好 的 解 决 一词 多义 的 问题 。在 此 基 础 上 提 出一 种 基 于语 义 的 问题 相 似 度 算 法 Ｓ ＱＳ用 于提 高答 疑 系 统 中 问题 与答 案 的 匹配 准确
Ｑｕ ｓ ｏ ｎ ｎｗｅ ｎ ．ｙｔ Ｂ ｓｄ ｏ ｅ ｎ ｃＡ ａ ｓ）ｗ ｔ ｗ ｅ ａ ｄ ｓｅ ｉ ｅ ｏｉ ｒ ． ｔｃｎ ｈ ｌ ａ ｃ ｒ ｅ ｎ ｉｇａ ｓ ｒ ｅ ｎ ａ ｄ Ａ ｓ ｒ ｇ ｓ ｍ ａ ｎ Ｓ ｍａ ｔ ｎ ｓ ｉ ｉ Ｈｏ ｎ ｔ ｎ ｃ ｌ ｐ ｓｏ ｙ Ｉ ａ ｅ ｃｕ ａ ｌ ｆ ｄ ｎｗｅ ｉ ｔ ｉ ｆ ｅ ｉ ｅ ｉ ｙｓ ｈ ｐ ａｒ ｔ ｐ ｔｙｉ ｎ ｓ ａ ｄｅ ｐａ ｔ ｎ ａ ｏ ｔ ｅａｅ ｕ ｓ ｏ ｎｃ ｒ ｓｏ ｄｎ ｅ ｏｉ ｒ ． ｅｐａｔ ｅｉｄｃｔｓｔａ ｔｅＩ ｎ ｘ ｌ ｉ ｂ ｕ ｌ ｄｑ ｅｔ ｎｉ ｏｒ ｐ ｎ ｉｇｒｐ ｓ ｏ Ｔｈ ｒｃ ｃ ｎ ｉａｅ ｈ ｔｈ ＱＡＳ Ａ ａ ｒｖ ｓｔｅａｃ ｒｃ ｎ ｎｏ ｒ ｔ ｉ ｅ ｔｙ ｉ —Ｓ ｃ ｎｉ ｏ ｅ ｈ ｃ ｕａｙ ａ ｄ ｍｐ
基于人工智能的智能问答系统设计与应用
基于人工智能的智能问答系统设计与应用智能问答系统是一种利用人工智能技术实现自动回答用户提出问题的系统。
随着人工智能的快速发展，智能问答系统已经成为各个领域应用的热点之一。
本文将讨论基于人工智能的智能问答系统的设计与应用。
一、智能问答系统的设计1. 语义理解智能问答系统的设计首先需要进行语义理解，即将用户的问题进行语义解析，识别出问题的主题和意图。
这可以通过自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
通过训练模型，系统可以根据问题的特征和语义关系，自动抽取问题的关键信息和答案的相关信息。
2. 知识库构建知识库是智能问答系统的重要组成部分。
系统需要有一个数据仓库，存储与各个领域相关的知识和信息。
知识库可以包括结构化数据、非结构化数据、文本数据等。
构建知识库可以通过爬取网页内容、整合公开数据积累经验等方式进行。
3. 自动问答算法自动问答算法是智能问答系统的核心。
通过对用户问题和知识库进行匹配和推理，可以从知识库中找到与用户问题相关的答案，并将答案呈现给用户。
自动问答算法可以基于规则，也可以基于机器学习。
通过机器学习算法，系统可以不断优化问题匹配的精度和答案的准确性。
4. 用户界面设计用户界面是智能问答系统的外观。
良好的用户界面设计可以提升用户体验，提高系统的易用性和用户满意度。
用户界面应该简洁明了，方便用户提问和查看答案。
此外，界面还可以提供一些辅助功能，如语音输入、图像输入等，增加用户的交互方式。
二、智能问答系统的应用1. 互联网搜索智能问答系统可以应用于互联网搜索引擎，提供更准确和具有针对性的搜索结果。
用户可以通过提问的方式获取所需信息，而不用手动输入关键词。
智能问答系统可以结合知识图谱和用户历史行为等数据，为用户提供更加个性化和精准的搜索结果。
2. 在线客服智能问答系统可以应用于在线客服平台，自动回答用户的问题，提供全天候的在线服务。
用户可以通过与智能问答系统的对话方式，解决问题，获取帮助。
智能问答系统可以学习和积累用户提问的经验，提供更加专业和高效的服务。
智能客服如何利用AI实现语义理解和智能回复
智能客服如何利用AI实现语义理解和智能回复智能客服是一种利用人工智能（AI）技术来实现自动化客户服务的工具，它主要通过语义理解和智能回复的方法，使得对用户的问题能够实现准确的解答和高效的沟通。
本文将介绍智能客服如何利用AI实现语义理解和智能回复的技术原理和应用。
一、语义理解的技术原理语义理解是指智能客服通过对用户提问进行解析和理解，从而准确地把握用户的需求。
在实现语义理解的过程中，智能客服常常依靠自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）的技术方法。
1. 自然语言处理（NLP）自然语言处理是一种用于处理和分析自然语言的技术，它可以将人类语言转换成计算机可以理解的形式。
智能客服中的NLP技术主要包括分词、词性标注、句法分析等。
通过NLP技术，智能客服能够将用户的语言转化为机器能够理解的形式，为后续的语义理解提供支持。
2. 自然语言理解（NLU）自然语言理解是指智能客服通过对用户的话语进行解析和分析，从中提取出有用的信息。
在智能客服中，NLU技术主要包括命名实体识别、语义角色标注、关键词抽取等。
通过NLU技术，智能客服能够准确地理解用户的问题和需求，并提供相应的回答和解决方案。
二、智能回复的技术原理智能回复是指智能客服通过对用户问题的理解和分析，给出准确、高效的回答和解决方案。
在实现智能回复的过程中，智能客服常常依靠机器学习和深度学习的技术方法。
1. 机器学习机器学习是一种通过训练算法和模型来使计算机系统具备自动学习能力的技术。
在智能客服中，机器学习常常用于构建问题分类器和回答生成模型。
通过对大量的用户对话数据进行训练，智能客服可以学习到不同类型问题的特征和对应的最佳回答，从而实现智能回复。
2. 深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，能够模拟人脑神经元之间的连接和传递方式。
在智能客服中，深度学习主要用于构建对话生成模型和语义匹配模型。
通过训练深度神经网络，智能客服可以生成更加自然、准确的回答，并通过语义匹配模型判断用户问题与回答之间的相关度，提供更加个性化的解决方案。
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用智能问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统，能够根据用户的问题快速、准确地给出相应的答案或建议。
本文将就智能问答系统的设计原理、应用场景以及未来发展进行探讨。
一、智能问答系统的设计原理智能问答系统的核心技术是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），其设计原理可分为以下几个步骤：1. 语言理解：智能问答系统通过文本分析和语义理解技术，将用户输入的自然语言问题转换为计算机可以理解和处理的形式。
这一步骤主要包括分词、词性标注、句法分析等。
2. 信息检索：系统根据用户问题中的关键词进行信息检索，在海量的数据中寻找与问题相关的答案或者相关信息。
常见的方法包括倒排索引、词向量模型等。
3. 答案生成：系统根据获取到的相关信息，通过排序、过滤等算法生成与用户问题相匹配的答案。
这一步骤可以采用规则匹配、机器学习等方法。
4. 答案表示：系统将生成的答案按照一定的形式进行表示，可以是文本、图表、音频等形式。
二、智能问答系统的应用场景智能问答系统在许多领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：1. 信息查询：用户可以通过智能问答系统快速获取各类信息，如天气预报、股票行情、新闻资讯等。
这种形式的问答系统通常结合了信息检索技术和自然语言处理技术。
2. 专家系统：智能问答系统可以用于搭建专业领域的知识库，为用户提供专业领域的问题解答和建议。
这种形式的问答系统需要对特定领域进行深入的知识建模和推理处理。
3. 虚拟助手：智能问答系统可以作为虚拟助手嵌入到各类软件或硬件设备中，为用户提供语音交互、问题解答等功能。
例如，智能音箱、智能机器人等。
4. 在线客服：智能问答系统可以为企业提供在线客服解决方案，通过自动化答疑的方式，为用户提供更好的客户服务体验。
三、智能问答系统的未来发展随着人工智能技术的不断进步，智能问答系统也将迎来新的发展机遇和挑战。
语义匹配应用场景
语义匹配应用场景
语义匹配是指在自然语言处理领域中，通过对文本的语义分析和理解，找出两个文本之间的相似性程度。
在实际应用中，语义匹配可以被广泛应用于以下场景：
1. 信息检索：当用户输入一个查询词语时，搜索引擎需要通过对用户输入的文本进行语义分析，从而找到与查询词语相关的信息，提供给用户。
2. 广告投放：广告主想要将广告投放给其目标用户，需要通过对用户的搜索词语或浏览行为进行语义分析，从而找到用户可能感兴趣的广告。
3. 产品推荐：电商平台需要通过对用户的历史购买记录或浏览记录进行语义分析，从而找到与用户兴趣相关的商品进行推荐。
4. 问答系统：问答系统需要通过对用户输入的问题进行语义分析，从而找到与问题相关的答案。
5. 智能客服：智能客服需要通过对用户的问题进行语义分析，从而找到与问题相关的解决方案或提供相应的建议。
6. 情感分析：通过对用户文本的语义进行分析，可以判断出用户的情感倾向，用于情感分析、舆情监测等领域。
7. 文本分类：对于一些需要进行自动分类的文本，如新闻或商品评论等，可以通过对文本的语义进行分析，实现自动分类。
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使用AI技术进行自动问答的常用方法
使用AI技术进行自动问答的常用方法一、介绍自动问答系统是一种利用人工智能技术来解决用户查询问题的智能系统。
随着信息爆炸时代的到来，海量的数据和信息使得人们需要更加高效、准确地获取所需信息。
AI技术在自动问答系统中发挥着重要作用，能够根据用户提供的问题快速搜索并返回最相关的答案。
本文将从语义理解、知识表示与检索以及评估方面介绍自动问答系统的常用方法。
二、语义理解1. 词法分析在自动问答系统中，首先需要对用户输入进行分析和处理。
词法分析是自然语言处理过程中的一个重要环节，可将输入文本拆解成若干个词汇单元，便于后续处理。
2. 句法分析句法分析是对用户输入句子进行结构化处理和解析。
通过使用语法规则和上下文信息，可以深入理解句子中各个词汇之间的关系，并提取出有用的信息。
3. 实体命名识别为了更好地回答用户问题，自动问答系统需要能够识别和提取出句子中包含的实体名称。
实体命名识别可以帮助系统从海量数据中准确地找到相关答案。
三、知识表示与检索1. 知识表示自动问答系统需要将海量的知识以结构化的方式进行表示和存储，以便于后续检索。
常用的方法包括使用本体（Ontology）或图谱（Knowledge Graph）等技术来表达实体之间的关系和属性，并进行适当的分类。
2. 信息检索当用户输入一个问题后，自动问答系统需要从庞大的知识库中快速检索出最相关的答案。
传统的信息检索方法包括基于关键词匹配和倒排索引等技术，而现代的方法则更多地采用基于语义相似度计算或深度学习模型来实现。
3. 上下文理解在自动问答过程中，上下文理解是一个重要环节。
通过对上下文进行理解和分析，系统能够根据前后问题和回答之间的关联性更好地回复用户。
例如，在对话场景中，系统能够参照历史会话记录并提供连贯且准确的回复。
四、评估1. 目标设定在开发自动问答系统时，明确目标是非常重要的。
系统需要清楚地知道应该返回什么样的答案，并对所提供的答案进行评估。
2. 语义相似度评估对于给定问题和参考答案，自动问答系统需要计算它们之间的语义相似度以确定是否匹配。
语义通信的应用场景
语义通信的应用场景一、智能语音助手智能语音助手是语义通信的重要应用场景之一。
通过语音识别技术和自然语言处理技术，智能语音助手能够理解用户的语义意图，并根据用户的需求提供相应的帮助和服务。
例如，用户可以通过语音命令向智能语音助手询问天气预报、查找附近的餐馆、预订机票等，智能语音助手可以根据用户的语义意图进行相应的查询和操作，并将结果以语音或文字形式返回给用户。
二、智能客服智能客服是另一个重要的语义通信应用场景。
传统的客服系统通常需要人工操作，容易出现响应慢、服务质量不稳定等问题。
而智能客服系统则通过语义理解和自然语言生成技术，能够自动识别用户的问题，并给出相应的解答。
智能客服系统可以根据用户的问题类型和语义意图，自动分类和归档，并通过语音或文字形式与用户进行交互。
例如，当用户提问关于产品功能的问题时，智能客服系统可以理解用户的意图并给出相应的解答；当用户提出投诉时，智能客服系统可以自动将该问题转接给相关部门进行处理。
三、智能翻译智能翻译是语义通信的另一个重要应用场景。
随着全球化的发展，跨语言交流变得越来越普遍。
智能翻译系统通过语义理解和自然语言生成技术，能够将一种语言翻译成另一种语言，并保持原文的语义意思。
智能翻译系统可以识别用户输入的语言，并将其转换成目标语言，并以语音或文字的形式呈现给用户。
例如，当用户需要与外国人交流时，可以使用智能翻译系统进行实时语言翻译，帮助双方进行顺畅的交流。
四、智能搜索智能搜索是语义通信的另一个重要应用场景。
传统的搜索引擎通常只能根据关键词进行检索，容易出现信息检索不准确的问题。
而智能搜索系统则通过语义理解和知识图谱等技术，能够理解用户的查询意图，并提供更准确的搜索结果。
智能搜索系统可以根据用户的查询意图，自动分析其语义关系，并给出相关的搜索结果。
例如，当用户输入“北京天气”时，智能搜索系统可以根据用户的意图，自动识别出用户想要查询北京的天气情况，并给出相应的搜索结果。
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语义在网络答疑系统中的应用
【摘要】无论是基于关键词匹配算法还是基于知识库的答疑系统其智能性和准确率都受到语句相似度计算这一关键技术的影响。
通过分析当前的几种语句相似度计算方法的不足，提出一种语义相似度计算方法，该算法可保证语句的一个分句或短语整体发生长距离移动后，仍与原来的语句很相似，智能性和准确性都很高，系统具有实用性。
【关键词】智能；答疑系统；语句相似度计算
1.引言
答疑解惑是教学过程中不可缺少的环节，智能答疑系统成为目前自然语言处理领域的一个研究热点，它既能够让学生使用自然语言语句提问，又能够为学生返回一个简洁准确的答案，丰富了教师与学生之间沟通的交互形式，由于其不受时间和空间限制，能实时回答问题提高了学习的效率。
智能答疑系统的知识库多采用问句-回答集（frequent asked questions， faq）的形式，答疑时系统先计算用户问句与faq中问句相似度，列出一个或多个相似度最高的问句供用户选择，或直接以相似度最高的问句对应的答案作为回答[1]。
在研究中发现其中一个制约智能答疑系统的关键技术是句子相似度计算技术，传统方法是基于浅层的句法分析，没有深入到深层的语义分析，文中试图在语句相似度计算的问题上进行探讨，提出一种新的语句相似度计算方法，该算法可保证语句的一个分句或短语整体发生长距离移
动后，仍与原来的语句很相似，智能性和准确性都很高，进而大大的提高了答疑系统的智能性和准确率。
2.相似度计算
语句相似度计算是智能答疑系统的一个关键技术，语句相似度计算方法的好坏直接影响着答疑结果的智能性。
本文通过对当前的几种语句相似度算法进行分析，并结合实际情况，指出这几种算法所存在的不足，提出了新的语句相似度计算方法，该算法克服了其他算法的不足，可保证语句的一个分句或短语整体发生长距离移动后，仍与原来的语句很相似。
2.1 语义的定义
该计算方法需要一定的知识资源作为基础，建立知识资源树需要花费大量的时间和精力，而且并没有考虑词语在句子中的权重，同时对一个语句的分句或短语发生整体的移动后的相似度计算也存
在的一定的不足，没有充分利用问句文本与faq中的其他相关信息，为此本文提出新的语句相似度计算方法，该算法从语句的词形、语句长度、词序三方面来考虑语句的相似度，应用于答疑系统中能够极大地提高系统的智能性和准确性。
2.2语义相似度计算
语句相似度是指两个语句相似的程度达到某个设定阀值，就认为这两个语句相似。
下面分别从词形相似度、词序相似度[4]和语句长度相似度来进行新的语句相似度计算。
（1）词序相似度
（2）词形相似度
3.语句长度表
5.结束语
文中在分析了基于语义和基于向量空间的语句相似度计算不足
的基础上，主要提出一种新的语句相似度计算的方法以，并详细介绍了该方法可保证语句的一个分句或短语整体发生长距离移动后，仍与原来的语句很相似。
最后将该方法运用到智能答疑系统中，从而使得系统的准确率得到进一步的提高，也使得智能答疑系统的智能性得到进一步的体现，语句相似度计算是关键技术之一，相似度计算的改进和完善可以使用户得到的答案的准确率得到提升。
致谢：
内蒙古自然科学基金项目支持（资助号：2011ms0916）
内蒙古科技大学教改项目支持（资助号：jy2010024）
参考文献：
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