基于服務匹配的智能問答系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著人工智能的發(fā)展，尤其是對信息技術研究的深入，如何從海量信息中提取出用戶需要的知識成為了一個熱門的研究方向，隨之而來，誕生了一大批信息檢索系統(tǒng)，傳統(tǒng)的使用瀏覽器搜索引擎的檢索方式已經(jīng)很難滿足用戶的需求，智能問答系統(tǒng)的出現(xiàn)使得用戶更容易獲取到有用的信息。但是現(xiàn)在對智能問答系統(tǒng)的研究還在初期，只能對一些常見問題進行回答，而且對問句的處理也比較簡單，對專業(yè)領域比如金融、醫(yī)療、電商等專業(yè)性較強的問題的回答很難得到用戶滿意的效果。
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2、文通過對現(xiàn)有的智能問答系統(tǒng)相關技術進行總結，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)實現(xiàn)的難點在于如何根據(jù)問題領域構建相應的知識庫和檢索方法，如何準確的從用戶提問中解析出查詢語義，如何將問題的查詢語義映射到相應的檢索規(guī)則，然后從知識庫中獲取答案。本文的研究主要是針對這三點進行，其具體內(nèi)容如下：
　　知識庫的構建是根據(jù)查詢問題相關的領域知識完成的，針對領域知識具有偏結構化、關聯(lián)性強的特征，本文將領域知識存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中，用本體把數(shù)據(jù)的概念、屬性和聯(lián)系抽取出來，

3、這樣本體的內(nèi)容只是知識庫中實體的領域含義和相關聯(lián)系，而不包括整個知識庫實例，給本體的建立和知識庫的維護提供了很大的便捷。而且由于領域知識相關的查詢具有語義理解能力強的特征，問題對應的實體或者屬性描述都比較明確，本文將查詢問題的查詢結構抽象成相應的查詢服務，以此來建立知識庫的檢索方法。
　　問答系統(tǒng)的一般都是通過語音來提問，現(xiàn)有的問答系統(tǒng)大都是默認語音輸入法識別準確無誤，但實際上對于一些專業(yè)問題，由于專用名詞存在中英文混雜、新詞多和

4、缺乏對應的詞匯知識庫的情況，再加上口語查詢的存在發(fā)音不標準等原因，造成了輸入法的語音識別出錯，本文針對這種情況提出了一種基于聲韻母的文本糾錯并結合條件隨機場實體標注的方法，通過這種方法來準確的識別問句中語義。
　　根據(jù)領域知識的層次性和關聯(lián)性，本文提出了一種改進的服務匹配方法，該方法通過領域概念關系來判斷服務參數(shù)概念的匹配度，并通過查詢特點使用服務描述的非必要屬性來提高服務查詢的精度并降低待匹配服務的范圍。并且考慮查詢具有上下句相