中文问答系统中答案抽取的研究与实现.
基于知识图谱的智能问答系统构建与优化
基于知识图谱的智能问答系统构建与优化智能问答系统是一种具备人工智能能力的软件系统，其目的是回答用户提出的自然语言问题。
随着知识图谱的发展和普及，基于知识图谱的智能问答系统也得到了广泛应用和研究。
本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统的构建与优化方法。
一、知识图谱的构建基于知识图谱的智能问答系统的核心是知识图谱的构建。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图结构，其中节点代表实体或概念，边表示实体之间的关系。
知识图谱的构建主要分为以下几个步骤：1. 知识抽取：通过自然语言处理技术从大量的文本数据中抽取知识。
常用的知识抽取方法有实体识别、关系抽取和属性抽取等。
2. 知识融合：将从不同数据源中抽取得到的知识进行融合，消除重复和冲突，构建一个一致的知识图谱。
知识融合可以利用图匹配算法和逻辑推理等方法进行。
3. 知识表示：对知识进行适当的表示，可以采用图表示方法和向量表示方法。
图表示可以保留实体和关系之间的结构信息，向量表示可以方便进行计算和推理。
4. 知识更新：定期更新知识图谱，添加新的实体和关系，删除过时的信息。
知识更新可以通过自动化的算法和人工的审核相结合进行。
二、智能问答系统的构建基于知识图谱的智能问答系统的主要任务是根据用户提出的问题从知识图谱中找到最相关的答案。
智能问答系统的构建包括以下几个方面：1. 问题理解：对用户提出的问题进行语义解析和意图识别，将问题转化为可理解的形式。
问题理解可以利用句法分析、语义角色标注和实体识别等技术进行。
2. 知识检索：根据问题的语义表示从知识图谱中检索相关的知识。
知识检索可以利用图匹配算法和语义相似度计算等方法进行。
3. 答案生成：根据检索到的知识生成符合用户问题的答案。
答案生成可以基于模板匹配、逻辑推理和自然语言生成等技术进行。
4. 答案排名：对生成的答案进行排序，将最相关和准确的答案排在前面。
答案排名可以基于答案的质量、相关性和准确性等指标进行。
三、智能问答系统的优化为了提高基于知识图谱的智能问答系统的性能和用户体验，可以从以下几个方面进行优化：1. 知识扩充：不断地丰富和扩充知识图谱，包括添加新的实体和关系，更新已有的信息。
问答系统的汉语分词算法研究
的词 也 能够 识 别 。 但在 句 中 ， 个 词 多 次 出现 的情 况 毕竟 有 限 ， 纯 一 单 根据 出 现 频 率 切 分 词 ， 分 未 必 准 确 。 切
本文通过对这 几种算法的综合研究 ， ＭＭ算法进行 了改进 ， 对Ｆ
对 点就是能准确 、 简洁的 回答用户用 自然语言提 出的问题 。 问答 系统 得到正 向递增匹配 算法 ， 目前分词 技术 中常用的这些算法在分词 提高 了分词 效率 。 般要解决 三个核心技术 ： 问题分析、 信息检索 和答 案抽取 ， 中问 其 处理 时存在的缺 陷一 定程 度上 进行 了优化 ，
再 直 如 简 单 的通 过 空格 来 实 现 分 词 ； 汉 语 的词 是 由本 身就 有含 义 的 字 构 束 ， 按顺 序 依 次 提 取 两 字词 项 进 行 匹 配 ， 到分 词 结 束 ； 果 分 词 但 则 成 ， 同 的 字 组 合 表 意 不 同 ， 句 中没 有 词 的分 隔 ， 而无 法 像 英 文 词典 中没 有 匹 配 词 ， 在提 取 的两 字 词 项 尾按 句 子 顺序 自左 向右 逐 不 且 因 那样 简 单 的进 行 分 词 ， 须 依 靠 相 关 算 法 才 能 实 现 。 用 的 中 文 分 必 常
２１基 于字符 串匹配的分 词 方 法 ．
。 ， Ｃ Ｃ和 ， 由 行 匹配 来判 定所 取词项 是否 为 词 。 匹配成 功 ， 若 判定 为词 ， 按顺 分 歧 义 是 指 对 词 项 Ｃ Ｃ Ｃ ， ， ＣＣ都 可 为词 所 造 成 的 歧 义 。 因 我们 规 序 继 续 提 取 ； 匹 配 失 败 ， 对 提 取 词 项 逐 字 删 减 ， 新 匹配 ， 若 则 重 直 于 汉语 在 组 句 时 多 采 用 修 饰 词 ＋中心 词 的偏 正结 构 ， 此 ，
基于人工智能的智能问答系统设计实现
基于人工智能的智能问答系统设计实现智能问答系统是人工智能的一个重要应用领域。
它能够通过对问题进行自动分析和处理，准确和迅速地回答问题，已经成为现代社会中不可或缺的工具。
本文将介绍基于人工智能的智能问答系统的设计和实现。
一、智能问答系统的概述智能问答系统利用机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术对用户提出的问题进行处理和分析，最终以自然语言方式向用户提供答案。
它不仅可以回答简单的问题，而且可以回答复杂的问题，并且在不断学习和优化中不断提高回答的准确性。
智能问答系统已经广泛应用于搜索引擎、智能客服、语音助手等领域。
二、智能问答系统的设计1.系统架构智能问答系统的架构分为前端和后端两部分。
前端主要由用户界面、问答界面、搜索引擎和语音识别等组成，其作用是接收用户的输入并将其传递到后端进行处理。
后端主要由自然语言处理系统、知识图谱系统、答案生成系统等组成，其作用是对用户的问题进行分析和处理，并生成相应的答案并返回给前端。
2.数据预处理智能问答系统的数据预处理是整个系统设计的核心。
数据预处理通过对大量的语料库进行处理和分析，从中提取知识和规则，并建立知识图谱，以支持系统的智能回答。
例如，通过维基百科等网络知识库构建实体识别和关系抽取模型，对问题进行分析，提取问题中的实体和属性，并将其和知识图谱中的实体和属性进行匹配，从而确定问题的意图。
3.自然语言处理自然语言处理是智能问答系统的关键技术之一。
其目的是将自然语言转化为计算机可以处理的形式。
自然语言处理技术包括分词、词性标注、实体识别、关系抽取、语义角色标注等。
4.知识图谱知识图谱是智能问答系统的另一个关键技术。
知识图谱是一种语义网络，用于描述现实世界的实体和它们之间的关系。
知识图谱主要包含实体、属性和关系，可以用于为问题提供针对性的答案。
例如，知识图谱可以包含人物、组织、事件等实体，以及它们之间的关系，如出生日期、职业、所属组织等属性。
5.答案生成答案生成是智能问答系统的最终目的。
AI智能问答是什么原理
AI智能问答是什么原理AI智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在通过模拟人类思维和推理的能力，为用户提供准确、及时的问题解答和信息查询。
其背后涉及到多种技术和原理，包括自然语言处理、机器学习以及知识图谱等。
本文将从不同角度介绍AI智能问答系统的原理。
一、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是AI智能问答系统中最基础的技术之一。
它涉及到对人类语言的理解和处理，包括词法分析、句法分析、语义理解等。
通过NLP技术，AI智能问答系统能够将用户提出的问题转化为机器能够理解和处理的形式，使得系统能够准确地抽取出问题的关键信息，并进行下一步的处理。
二、机器学习机器学习在AI智能问答系统中起到了至关重要的作用。
通过机器学习算法，系统可以从大量的问题和答案数据中学习到问题与答案之间的联系和规律，进而能够准确地预测和生成相应的答案。
在训练过程中，系统会对问题和答案进行特征提取，并通过模型反复优化，从而提高问答系统的准确性和性能。
三、知识图谱知识图谱是AI智能问答系统中的重要组成部分，它描述了现实世界中的实体及其之间的关系。
知识图谱通常使用图的形式来表示，由节点和边构成，每个节点代表一个实体，每条边代表实体之间的关系。
通过构建和维护知识图谱，系统可以通过查找和推理等方式来获取问题的答案，并提供给用户。
四、意图识别与推理AI智能问答系统需要具备识别用户意图的能力，以便准确理解用户的问题并给予相应的回答。
意图识别技术基于内容分析和语义推理，通过对问题进行细致的解析和分类，确定用户的真实意图，并据此生成相应的回答。
意图推理算法利用问题中的上下文信息，结合知识图谱等数据源进行推理，提高系统对问题的回答准确度和适应性。
五、实时学习与反馈AI智能问答系统具备实时学习和反馈的能力，通过分析用户的回答和行为数据，对系统进行实时的反馈和调整，从而不断提高系统的问答能力。
汉语语句相似度算法在问答系统中的应用研究
（ ４ ） 没有完整 的语料库支 持信 息处理 － ２ ｊ 。
４ ．问句特征 向量 的提取
序相似度计算 、 语句相似度计算 、 词形 相似度计算 、 句长相似 度计算 、 语义相似度计算 以及结构相似度计算。第三部分是
抽取答案进行 回答 ， 这部 分 的内容 主要是进行 关键词筛选 、
提取 问句特征 向量 是指对 句子 进行 分词并 对分 出的词
进行词性标 注 后 ， 去 掉 句子 中的 虚 词 （ 拟声 词 、 介词 、 连 词
等） 和一些对句子意思影响不大的低频词和高频词 ， 最后得
到 的词语序列 。
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ —７ ８ ３ ６ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． ０ ２ ５
汉语语句相似度算法在问答系统中的应用研究
袁 军
（ 黔南 民族 师范学院 计 科系 ， 贵州 都匀 ５ ５ ８ ０ ０ ０ ）
摘
要： 通过研 究中文问答 系统的理论 ， 进 而分析 当前 计算语 句相似度 的方 遘， 比较各 种计算语 句相似 度方法
２ ． 中文 问答 系统 的分类 （ １ ） 根据涉及 的领域 和 主题 的 内容 可 以将 中文 问答 系 统分为面向开放领 域的问答 系统和专业领域 的问答系统 ， 这
种分类 方式 叫领域 分类 。 （ ２ ） 用Ｔ Ｒ Ｅ Ｃ会议评 测的标 准作 为参 考 ， 根据 问题 的类 型将 问答 系统 分为 三种 ： 定 义性 问题 问答 系统 、 罗列 性 问题 问答 系统 、 事实性问题问答系统 ， 这是特性分类方式 … 。 ３ ． 处理 中文信息 的特 点
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统智能机器人问答系统在当今科技发展的背景下，成为了人工智能领域的热门研究方向之一。
基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统以其强大的问答能力和高效的查询速度，被广泛应用于知识检索、问题解答、智能助手等领域。
语义分析是智能机器人问答系统中一个关键的技术，它主要涉及到对问句的语义理解和语义匹配。
通过使用自然语言处理技术和机器学习算法，系统能够对用户提出的问题进行步骤化的语义分析，从而能够更准确地理解用户的意图。
在语义匹配阶段，系统会将用户的问题和知识图谱中的知识进行匹配，找出与问题对应的最优答案。
而知识图谱则为智能机器人问答系统提供了高质量的知识资源，它以图的形式存储了丰富的实体关系和属性信息，并通过连接不同实体之间的关系构建了一个庞大的知识网络。
在智能机器人问答系统的设计与实现中，任务的关键是如何搭建一个准确且高效的知识图谱。
首先，需要对各领域的知识进行抽取和整合。
这一步骤可以通过自动化的方式，从网络上爬取大量的文本数据，并使用自然语言处理和信息抽取技术提取其中的实体、关系和属性信息。
其次，需要对抽取的结果进行清洗和去重，以确保知识的准确性和一致性。
最后，将清洗后的知识存储到知识图谱中，并构建索引以提高查询速度。
知识图谱的不断更新和维护也是一个重要的任务，系统需要及时更新新的知识并清理过时的知识，以保持知识图谱的实时性和准确性。
当用户提问时，系统首先会对问题进行分词和语法分析，获得问题的关键词和句法结构。
接下来，系统会基于知识图谱中的关系和属性对问题进行语义解析，确定用户问题的意图。
通过语义匹配算法，系统将问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，并找出最相关的知识。
最后，系统将匹配到的知识进行筛选和排序，生成最优的答案，并将答案返回给用户。
在实际应用中，基于语义分析与知识图谱的智能机器人问答系统已经发挥了重要的作用。
比如，智能客服领域的机器人助手可以通过系统中的知识图谱回答用户的问题，提供更快速、准确的服务。
图书馆参考咨询自动问答系统的研究
／
ｌ ｌ
自动 问 答 系统 整 体 结 构 图
基于结构数 据库的问答 系统 是从一个 预先 建立 的结 构化数 据库 中查找提 问的答案 ， 有较强 的推理 能力 ， 设 具 其 计重点在 于构建 大规模 的结构 知识库 。答 疑 系统管 理模块 处理来 自浏览器 的各类请求 ， 它需要对用 户的提问生成查 询 关键词 ， 即将使用者 的问题经过 中文分词 ， 标注后 ， 提取 问句 中的关 键词 ， 然后确定 提问答 案类型 ， 进行概念语义 分析 、 实
自动问答体 系 利用 Ｘ ＭＬ技术进行数据库 中关键 词 自 动查找与分析 ， 充分发 挥系 统的实 时与交 互性能 ， 开发 非面 对 面形 式的网上 自动答 疑体 系。 自动 问答系统 主要 分 为两 个 阶段 ， 三个体系 。首先 是 问题 分析 ， 使用 者的 问题 经过 将 中文分 词 ， 标注后 ， 提取 问句 中的关键 词 ， 展后 ， 样就 形 扩 这
３ １ 加强知识库 的建 设 。
知识信息库是结构数据 库建设 的
基石 ， 使用 自动 问答 体系成败 的关键 。 知识信息 库一般 是 包括常见 问题解答库 、 咨询档案 库 、 息资 源库 和学科 专业 信 专家库 。常见 问题集作 为 自动问答 系统的一个组成部 分 ， 把 用户经常提到 的问题 和相关 问题保存起来 ， 但是从 问题分类 的角度来说 ， 并不是所有的 问题都是 常用 问题 ， 因此 ， 在程序 设计是 应充分分 析问题类别 ， 高知识信 息库 的质量。５图 提 Ｌ
抽取 阶段 ， 这一阶段主要分为从文件库抽 取 ， 语句抽 取 、 案 答 抽取 ， 答案评定等步骤 ， 这些步骤会根据 系统要求 自动删减 。 文件抽取 的的阶段是 将之 前产生 的查询 内容输 入检 索引擎 以找 出问题相关 的文件 ， 通过 分析 出问题 的类型 ， 抽取 出可 能是答案 的语 句。按 照系 统分析 问题答 案 的契 合度 呈现 给 用户 。以上两个 阶段 一般是基于浏览器 一服务器模 式 ， 一般
人工智能如何进行智能问答？
人工智能如何进行智能问答？一、自然语言处理与信息抽取1. 自然语言处理技术的应用自然语言处理是人工智能中重要的技术之一，它能使机器具备理解和处理自然语言的能力。
在智能问答中，自然语言处理技术能实现对用户提问的解析，将问题转化为机器能够理解的格式，为后续处理做准备。
2. 信息抽取的关键作用信息抽取是自然语言处理的重要环节之一，它能从大量的文本数据中提取出有用的信息，并为问答系统提供必要的知识支持。
通过对大规模语料库的挖掘和分析，信息抽取技术能够从中提取出问题希望回答的答案候选集，为后续答案生成和排序提供支持。
二、知识图谱的应用与构建1. 知识图谱的概念和特点知识图谱是人工智能问答系统中的重要组成部分，它是对实体、概念和它们之间关系的语义网络，能够用于表示和组织各个领域的知识。
知识图谱的构建需要通过爬取、清洗和结构化等过程，从大量的文本、网络和数据库中获取知识，并将其转化为机器可理解的形式。
2. 知识图谱在智能问答中的应用知识图谱能够为智能问答系统提供丰富的背景知识和查询语义。
通过与知识图谱的对接，系统可以从中获取与问题相关的实体、属性和关系等信息，然后利用这些信息进行问题分析和答案推断。
同时，知识图谱也能够帮助智能问答系统实现问题语义的理解和答案的生成。
三、问答模型与深度学习技术1. 问答模型的分类和原理问答模型是人工智能问答系统的核心组成部分，根据不同的任务和方法，可以分为基于规则的问答模型、基于统计的问答模型和基于深度学习的问答模型等。
其中，深度学习技术被广泛应用于问答模型的设计和优化，其优势在于可以通过大规模数据的学习和训练，从而提高问题理解和答案生成的准确性。
2. 深度学习在智能问答中的应用深度学习技术在智能问答中有着广泛的应用空间。
通过构建深度神经网络模型，系统可以从问题和知识库中学习语义信息，并通过推理和生成机制生成与问题相关的答案。
同时，深度学习技术还可以实现问题的相似性匹配和答案的排名，提高问答系统的效果和用户体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
绪论—问答系统
问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取。模块之 间的关系如图所示:
基于句法分析的答案抽取算法
答案抽取模块的工作流程如下： ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页切分成句子，作为 候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除冗余的句 子，减少候选答案的空间。 ③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。 ④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 ⑤对相似度高的句子进行重新分析，根据问题的类型所对应的 抽取策略，返回给用户需要的答案。
绪论—背景与意义
人们期待更快速准确的搜索技术出现；
据统计，人们花费在答案抽取的时间很长；
传统的搜索引擎有很多弊端； 问答系统因此产生。
绪论—背景与意义
问答系统主要包括问题分析、信息检索和答案抽取3个 主要模块。 问题分析模块的主要工作包括对问题进行分类、抽取 问题的关键词、对关键词进行扩展等; 信息检索模块的主要任务是对文档库或网络搜索引擎 进行检索，返回一些与问题相关的文档或网页; 答案抽取模块的主要任务则是对信息检索模块得到的 候选文档或网页进行处理，得到问题的候选答案集，并 通过一定的算法从候选答案集中抽取出正确答案。
绪论—简介
答案抽取的基本步骤一般如下: ①把从信息检索模块得到的候选文档或网页进行处理，切分成单个句 子，作为候选答案集。 ②根据问题的类型，对候选答案集进一步处理，排除兀余的句子，减 少候选答案的空间。
③应用相似度计算算法，计算候选答案句与问题句的相似度。
④根据相似度的高低对候选答案进行排序，返回相似高的句子。 对于答案为一个词的问题，根据问题的类型，采用相应的抽取策略， 对返回的答案句进行分析，可能需要进行命名实体的识别工作，来返回 精确的答案。
中文问答系统中答案抽取的 研究与实现
--吉林大纳了一种基于规则改进 的问题分类方法，而后提出了一种基于依存树的语义匹 配相似度算法，对问题句与候选答案句进行相似度计算， 根据相似度的高低对答案进行抽取，最后通过具体的实 验实现了答案抽取的全过程。 实验结果表明，在保证问题分析模块问题分类准确的 情况下，得到用户所需答案的准确率可以达到92%以上， 相比其它算法有效地提高了答案抽取的准确度。
绪论—本文的工作
本文所要做的具体工作: 1.问题分析模块的处理:通过改进规则对问题进行分类，通过 对问句进行词法分析和句法分析，抽取和扩展问题关键词，必 要时对重写问句，为答案抽取的研究做好准备工作。 2.信息检索模块的处理:将扩展后的关键词提交给Google搜索 引擎，返回与问题相关的文档和网页。 3.答案抽取模块的处理:对返回的相关文档和网页进行处理， 形成问题的候选答案集，对问题句和候选答案句进行句法分析， 计算问题句和候选答案句的相似度，以相似度的高低排序候选 答案，根据相应的答案抽取策略，返回问题的答案。
比较典型的算法有以下几种： （1）基于模式匹配的算法 原理是：根据问题的类型，制定不同类型问题的答案模板。由于答 案模板的覆盖率是有限的，因此这种算法的匹配程度不是很高。 （2）基于信息检索和信息抽取的算法 此算法主要是基于关键词来进行检索，它只考虑离散的词语，没有 对句子的句法进行更深层次的分析，没有考虑词语与词语之间的顺 序以及各个词语之间的相互依存关系，仅使用了匹配词与候选答案 词的距离这一个特征，注定抽取出来的结果不会是很精确的答案。
答案抽取算法介绍
比较典型的算法有以下几种： （3）基于统计学习的算法 基于统计的方法主要对测试集进行训练，来构建隐马尔可夫模型或 支持向量空间模型的方法，通过分析问句与答案句的各种相关特征， 计算句子作为正确答案的概率。 （4）基于自然语言处理的算法 此算法主要是在对句子进行处理后，把每个句子表示成一个向量， 通过对问题句与答案句进行相似度计算，返回相似度高的句子，然 后再把返回的句子，根据问题的类型进行处理，返回给用户所需要 的答案。
中文句子相似度计算
（2）基于语义的相似度计算 采用基于语义词典进行计算。首先要计算句子中各个词语 之间的相似度，然后通过词语之间的相似度再去计算句子的 相似度。 对句子进行分词和去除冗余信息处理后，在《同义词词林》 中查找这些关键词的语义编码，通过对编码进行分析来计算 词与词之间的语义距离。 评价：这种方法需要一定的语义资源作为基础，而且没有 考虑词语在句子中的权重，实用性是不很高。但由于语义资 源的统计还不是很全面，也没有考虑到句子的成分以及各词 语之间的依存关系，因此相似度的计算还是有一定的误差。
中文句子相似度计算 相似度是一个 0、1之间的浮点数，两个 句子经过相似度计算得到的结果越大，则 表示两者之间的匹配程度越高， 例如：“我喜欢吃土豆” “我爱吃马铃薯” 在经过语义分析之后，计算两者的相似 度得到的结果为 1，这样得出结论两者的 语义是完全相同的。
中文句子相似度计算
相似度的计算方法分为以下几种： （1）基于关键词的相似度计算 这种计算方法对句子进行分词处理后，把句子看成词的线 性序列，只是根据 句子中的单词出现的频率等相关信息来 计算句子的相似度。 把两个句子之间相互匹配的问题转化为向量空间中两个向 量之间相互匹配的问题，两个句子的相似度可以用两个空间 向量之间的夹角来衡量，夹角越小相似度越高。 有一定的局限性
基于句法分析的答案抽取算法
在第③步中进行相似度计算时，需要进行如下考虑： 为了使相似度的计算更加准确，需要对句子进行句法分析，得 到句子中的关键词，和关键词有相同语义的词语，有时还需要考虑 词语之间的顺序，以及各个词语之间的相互依存关系，根据词语的 重要程度，为不同的词语设置不同的权重。
答案抽取算法介绍
答案抽取算法介绍 每种答案抽取算法都有一定的弊端，现 在所研究的答案抽取算法基本都是对句子 进行句法分析处理基础之上的，得到的准 确率是非常高的，因此本文提出了基于依 存树的语义匹配相似度算法。
句法依存结构分析
在进行相似度计算对答案抽取之前，首先要对 句子做更深层的处理，对句子进行句法和语义分 析。通过词与词之间的相互依赖关系对句子进行 句法分析是目前研究句子结构和语义的主要方法 之一。 在进行相似度计算时，尽量先对句子进行预处 理，去除一些不必要的修饰词，得到两个意思相 同的句子。