近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及,各行各業(yè)都開(kāi)始提供網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)完成與用戶(hù)的交流與交易。為了能夠及時(shí)地解答用戶(hù)的疑惑,提高用戶(hù)的使用體驗(yàn),服務(wù)提供商通常都會(huì)提供人工客服平臺(tái)來(lái)與客戶(hù)進(jìn)行交流,從而避免不必要的經(jīng)濟(jì)損失。然而,面對(duì)海量的在線使用者,人工客服會(huì)不可避免地遇到大量重復(fù)雷同的問(wèn)題,消耗很多不必要的人力資源,在這種情況下,研發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)與用戶(hù)完成問(wèn)答交流的知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)就顯得尤為重要。在構(gòu)筑知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的過(guò)程中,需要將用戶(hù)輸入問(wèn)句映射到已有知識(shí)庫(kù)問(wèn)句中,而對(duì)問(wèn)句分類(lèi)能夠縮小候選問(wèn)句的數(shù)量,提升系統(tǒng)的響應(yīng)效率,因此本文針對(duì)問(wèn)句分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。本文基于對(duì)常見(jiàn)分類(lèi)模型的研究結(jié)果,調(diào)研并實(shí)現(xiàn)了 MLP（Multilayer Perceptron,多層感知機(jī)）分類(lèi)模型、CNN（Convolutional Neural Networks,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）分類(lèi)模型、LSTM（Long Short-Term Memory,長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）分類(lèi)模型三種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器。而后針對(duì)保險(xiǎn)領(lǐng)域中的問(wèn)句語(yǔ)料,提出了組合分類(lèi)模型。利用線性回歸的方法,將MLP、CNN、LSTM三種成熟的分類(lèi)模型加以組... 

【文章頁(yè)數(shù)】：97 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 課題背景
    1.2 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 課題內(nèi)容
        1.3.2 本人承擔(dān)任務(wù)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 關(guān)鍵技術(shù)綜述
    2.1 問(wèn)句理解
        2.1.1 問(wèn)句理解概述
        2.1.2 相關(guān)技術(shù)
    2.2 問(wèn)句分類(lèi)
        2.2.1 問(wèn)句分類(lèi)概述
        2.2.2 相關(guān)技術(shù)
    2.3 問(wèn)句匹配
        2.3.1 問(wèn)句匹配概述
        2.3.2 相關(guān)技術(shù)
    2.4 主要開(kāi)發(fā)工具
        2.4.1 Spring
        2.4.2 SpringMVC
        2.4.3 Mybatis
    2.5 本章小結(jié)
第三章 問(wèn)句組合分類(lèi)模型的研究
    3.1 問(wèn)句分類(lèi)背景
    3.2 組合分類(lèi)模型概述
    3.3 組合分類(lèi)模型原理
        3.3.1 MLP分類(lèi)模型
        3.3.2 CNN分類(lèi)模型
        3.3.3 LSTM分類(lèi)模型
        3.3.4 組合分類(lèi)模型
    3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的需求分析與概要設(shè)計(jì)
    4.1 系統(tǒng)需求分析
        4.1.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析
        4.1.2 系統(tǒng)角色分析
        4.1.3 系統(tǒng)功能性需求分析
        4.1.4 系統(tǒng)非功能性需求分析
    4.2 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.2.1 系統(tǒng)物理部署結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.2.2 系統(tǒng)軟件層次架構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.2.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
    4.3 問(wèn)答功能技術(shù)流程
    4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        4.4.1 數(shù)據(jù)庫(kù)E-R關(guān)系圖
        4.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)的功能模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 離線知識(shí)儲(chǔ)備模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.1.2 詞向量模型
        5.1.3 知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
        5.1.4 問(wèn)句分類(lèi)模型
    5.2 在線實(shí)時(shí)演算模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 問(wèn)句理解
        5.2.2 問(wèn)句分類(lèi)
        5.2.3 問(wèn)句匹配
        5.2.4 Web交互
    5.3 用戶(hù)管理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 信息管理
        5.3.2 權(quán)限管理
    5.4 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)測(cè)試
    6.1 功能測(cè)試
    6.2 非功能測(cè)試
    6.3 系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 結(jié)束語(yǔ)
    7.1 論文工作總結(jié)
    7.2 問(wèn)題和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]問(wèn)題回答系統(tǒng)中的問(wèn)題分類(lèi)研究[D]. 李鑫.復(fù)旦大學(xué) 2007

碩士論文
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[2]計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中文自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的研究[D]. 張輝麗.天津大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3717188