隨著室內(nèi)外定位技術(shù)的迅速發(fā)展和移動存儲設(shè)備處理能力的不斷提高,基于位置的服務(wù)越來越多地出現(xiàn)在人們的日常生活中,人們通過移動終端即可獲取所需要的與位置相關(guān)的各種生活服務(wù)信息。在檢索信息時,人們往往傾向于選擇關(guān)鍵詞或者自然語句問句的形式表達(dá)自己的需求,這樣便要求檢索服務(wù)能夠快速準(zhǔn)確地對用戶所輸入問句進(jìn)行語義理解。用戶所輸入的問句長短不一,形式多樣,多含口語化表述習(xí)慣,難以使用規(guī)則或模板進(jìn)行歸納。針對如何理解用戶所輸入問句的實際查詢需求并檢索得到關(guān)聯(lián)信息這一問題,本文提出一種基于主題歸類的位置信息問答式檢索方法。對用戶所輸入問句進(jìn)行預(yù)處理后將其歸類到對應(yīng)的檢索主題,根據(jù)該主題的檢索策略抽取問句中的有效信息,對位置本體數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化語義檢索獲得符合條件的實體結(jié)果集,基于檢索結(jié)果信息進(jìn)行圖文展示,實現(xiàn)對問句的即時響應(yīng)。首先,分析位置信息的組成內(nèi)容并在此基礎(chǔ)上定義位置本體的邏輯結(jié)構(gòu),實現(xiàn)語義位置信息本體建模存儲,為問答式檢索服務(wù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次,介紹基于樣例和語義序列的主題歸類方法,將待處理問句與主題樣例庫中問句進(jìn)行比較,根據(jù)N-Gram模型計算其語義序列而非原始文本的相似度,匹配最相似樣例的主...

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 位置信息建模
        1.2.2 問答系統(tǒng)
        1.2.3 文本分類
    1.3 研究目標(biāo)及內(nèi)容
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 基于本體的位置信息建模
    2.1 本體概述
    2.2 位置信息本體建模
        2.2.1 位置信息組成
        2.2.2 位置本體邏輯結(jié)構(gòu)
        2.2.3 位置本體存儲管理
    2.3 室內(nèi)商場建模實例
    2.4 本章小結(jié)
3 基于樣例和語義序列的主題歸類方法
    3.1 Elasticsearch概述
    3.2 自然語言問句中文分詞
        3.2.1 主題詞典構(gòu)建
        3.2.2 問句主題詞識別
        3.2.3 問句分詞及詞義標(biāo)注
    3.3 主題樣例庫構(gòu)建
    3.4 自然語言問句主題提取
        3.4.1 語義相似度模型
        3.4.2 樣例最鄰近匹配
        3.4.3 匹配結(jié)果排序
    3.5 本章小結(jié)
4 基于主題的結(jié)構(gòu)化語義檢索
    4.1 基于本體的語義檢索概述
    4.2 主題檢索策略設(shè)計
    4.3 結(jié)構(gòu)化檢索條件抽取
    4.4 基于主題的查詢語義解析
        4.4.1 查詢語義圖生成
        4.4.2 查詢語句構(gòu)造
    4.5 本章小結(jié)
5 室內(nèi)商場問答式檢索應(yīng)用
    5.1 商場問答式檢索應(yīng)用設(shè)計
        5.1.1 商場檢索基礎(chǔ)詞庫
        5.1.2 商場檢索主題及問句樣例
        5.1.3 商場檢索主題策略
    5.2 商場問答式檢索應(yīng)用實驗
        5.2.1 實驗結(jié)果展示
        5.2.2 實驗結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3993305