每一年度的高考之后,都會有大量考生及家長們咨詢報考院校及專業(yè)選擇的相關(guān)問題。然而多數(shù)考生及家長們在填報高考志愿時,對各個招生專業(yè)并不了解,盲目從眾式的選擇專業(yè),不僅會增加考生退學重考的風險,還會對考生未來的從業(yè)方向產(chǎn)生重大影響。雖然考生及家長們可以從互聯(lián)網(wǎng)上以關(guān)鍵字檢索的方式獲取信息,但這種方法容易產(chǎn)生大量雜亂、不相關(guān)的信息,檢索效率低下。因此,本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種面向云南財經(jīng)大學招生咨詢領(lǐng)域的問答系統(tǒng),接受用戶以自然語言方式輸入并返回答案,可以高效的回答考生及家長們關(guān)于報考院校的專業(yè)、師資力量以及高校各職能部門屬性信息的相關(guān)問題。本體對語義信息的描述能力及推理能力可以大大提高問答系統(tǒng)的準確率。因此,本文利用本體技術(shù)將高校招生專業(yè)及高校職能部門的相關(guān)數(shù)據(jù)整合起來,構(gòu)建了一個面向云南財經(jīng)大學招生咨詢領(lǐng)域的本體。然后,對用戶輸入的自然語言問句進行問句預(yù)處理,包括分詞、詞性標注、主體識別及問句分類等。其中,針對特定領(lǐng)域文本的新詞識別問題,本文在句法分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合本體中知識的表達形式,自定義領(lǐng)域內(nèi)專有名詞的識別規(guī)則,提出了一種基于領(lǐng)域本體和句法分析相結(jié)合的混合分詞算法,實驗結(jié)果表明,該混合... 

【文章來源】：云南財經(jīng)大學云南省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

句法分析樹示例

法（Shift-Reduce Algorithm）是一種從下到上子最左側(cè)開始，然后依次進行“歸約”，一直到歸歸約算法類似于下推自動機的 LR 分析法，其操法主要的步驟流程如下：從句子左端開始將一個終結(jié)符移到棧頂；根據(jù)規(guī)則，將棧頂?shù)娜舾勺址鎿Q為一個符號；句子中所有的詞語都已移進棧中，且棧中只剩下示句法分析樹的根節(jié)點），句法分析成功，結(jié)束句子中所有詞語都已移進棧中，棧中并非只有一歸約操作，句法分析失敗，結(jié)束；是學生”這句話為例，來演示基于移進-歸約的句的句法分析樹如圖 2.2 所示。

第二章 相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法通常為 SPARQL 結(jié)構(gòu)化查詢語言，因此，問句分類的目的就是為型的語句調(diào)用不同的 SPARQL 查詢模板，進而實現(xiàn)基于領(lǐng)域本體檢索。文中采用的問句分類算法是 LSTM 網(wǎng)絡(luò)模型，LSTM 是深度學習絡(luò)的一種變形模型，該模型經(jīng)常被應(yīng)用在許多序列相關(guān)的任務(wù)中，決普通循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練時存在的長期依賴問題[26]。在本小節(jié)中前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及 LSTM 做簡單介紹[27-28]。、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network，F(xiàn)NN）是深度學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。下圖 2.3 是一個簡單的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于揚州的旅游本體構(gòu)建研究[J]. 封玨.  信息與電腦(理論版). 2018(03)
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[5]基于深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測模型[J]. 楊祎玥,伏潛,萬定生.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2017(03)
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[7]警務(wù)應(yīng)用中基于雙向最大匹配法的中文分詞算法實現(xiàn)[J]. 陶偉.  電子技術(shù)與軟件工程. 2016(04)
[8]本體上下位關(guān)系在招生問答機器人中的應(yīng)用研究[J]. 余昕聰,李紅蓮,呂學強.  現(xiàn)代圖書情報技術(shù). 2015(12)
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[10]基于本體的航空領(lǐng)域問答系統(tǒng)[J]. 張克亮,李偉剛,王慧蘭.  中文信息學報. 2015(04)

博士論文
[1]基于詞語搭配知識和語法功能匹配的句法分析器[D]. 徐潤華.南京師范大學 2013

碩士論文
[1]基于深度學習的漢語解釋性意見關(guān)系識別方法研究與實現(xiàn)[D]. 穆明武.黑龍江大學 2018
[2]基于詞典與統(tǒng)計結(jié)合的中文分詞方法研究及全文檢索系統(tǒng)設(shè)計[D]. 周世宇.華中師范大學 2017
[3]基于深度學習的自然語言句法分析研究[D]. 周青宇.哈爾濱工業(yè)大學 2016
[4]基于中草藥語義網(wǎng)的自動問答系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 錢宏澤.浙江大學 2016



本文編號：3028497