隨著信息技術(shù)、人工智能技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人類與智能系統(tǒng)交互的技術(shù)不斷完善,互聯(lián)網(wǎng)蘊含了海量的知識信息,相關(guān)智能應用迅速發(fā)展。智能系統(tǒng)內(nèi)含的自然語言處理領(lǐng)域任務通常需要處理大量語料文本蘊含的知識信息。尋找一種較好的方式實現(xiàn)基于大量知識信息的智能人機交互系統(tǒng)是十分有研究價值與應用價值的。本文旨在基于信息提取的思想,從語句包含的實體、關(guān)系信息出發(fā),研究與構(gòu)造以開放域知識圖譜為知識庫的智能問答系統(tǒng)。對于問答系統(tǒng)中的智能處理模塊,本文基于遷移學習方法將BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型應用于命名實體識別子任務與實體關(guān)系抽取子任務中,得到了較好的結(jié)果。本文主要工作有如下4點:1.構(gòu)建了包括基于文本增強過濾方法的語料數(shù)據(jù)預處理模塊、基于WebSocket的用戶問題錄入模塊、基于BERT遷移模型的序列標注方法的命名實體識別模塊、基于同義詞語料的實體鏈接模塊、基于HBase thrift2服務的實體關(guān)系檢索模塊、基于BERT遷移模型的語句對分類的實體關(guān)系抽取模塊、基于答案排序與模式匹配相結(jié)合的Top-k答案... 

【文章來源】：河北大學河北省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

問答系統(tǒng)結(jié)果1

第四章智能處理過程51圖4-5問答系統(tǒng)結(jié)果2對于圖4-5來說，當問題為’你知道北京西路的舊名是什么嗎?’，對智能系統(tǒng)答案分析發(fā)現(xiàn)，識別出的問題內(nèi)涵實體’北京西路’、Top-K答案回答均與地點位置有關(guān)，可見對于’你知道北京西路的舊名是什么嗎?’這一問句，智能系統(tǒng)基于智能處理、知識圖譜內(nèi)知識信息，回答出了與實際問句內(nèi)蘊含信息最為接近的答案結(jié)果。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于注意機制的化學藥物命名實體識別[J]. 楊培,楊志豪,羅凌,林鴻飛,王健.  計算機研究與發(fā)展. 2018(07)
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本文編號：3504391