【摘要】：交互式答疑系統(tǒng)的構(gòu)建是一個復(fù)雜系統(tǒng)的工程，，包含的功能眾多，研究的側(cè)重點主要在于如何提高機(jī)器答疑的智能性及機(jī)器答疑與人工答疑的無縫鏈接。提高機(jī)器答疑智能性的一個重要方面是使系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解學(xué)習(xí)者提出的問題，為此，一方面通過改進(jìn)中文分詞器提高系統(tǒng)對中文分詞的能力，另一方面，通過構(gòu)建學(xué)科概念本體庫，提高系統(tǒng)理解中文語義的能力。機(jī)器答疑與人工答疑的無縫鏈接通過后臺統(tǒng)計記錄及銜接功能，將機(jī)器答疑中解決不了的問題自動轉(zhuǎn)發(fā)給人工答疑模塊，由人工答疑模塊根據(jù)問題類型選擇相應(yīng)的教師實施人工答疑。系統(tǒng)會將人工答疑的結(jié)果會反饋給機(jī)器答疑模塊，以不斷提高機(jī)器答疑模塊答案庫的容量。 根據(jù)答疑系統(tǒng)的功能要求及自考生的實際檢索需求，對全文搜索引擎Lucene自帶的中文分詞器進(jìn)行了改寫。在為構(gòu)建資源索引時，系統(tǒng)同時使用學(xué)科本體庫與Lucene自帶的詞庫對詞語進(jìn)行分詞，進(jìn)而為分割后的詞語建立索引。在檢索資源時，答疑系統(tǒng)會首先使用本體庫中的概念對用戶輸入的內(nèi)容進(jìn)行分詞，進(jìn)而根據(jù)這些分割后的關(guān)鍵詞到系統(tǒng)的各個知識庫索引中查找相關(guān)內(nèi)容，然后，再使用Lucene自帶的分詞器對用戶的輸入進(jìn)行分割，使用分割后的關(guān)鍵詞再去索引庫中查找相關(guān)內(nèi)容，最后，檢索系統(tǒng)將兩次檢索的結(jié)果合并，使用學(xué)科本體庫概念查找的結(jié)果排在前面，使用由Luence自帶分詞器分割的關(guān)鍵詞查找的資源排在后面呈現(xiàn)給檢索者。
[Abstract]:The construction of interactive question answering system is a complex system with many functions. The focus of the research is how to improve the intelligence of machine answering and the seamless link between machine answering and manual answering. An important aspect of improving the intelligence of machine answering questions is to enable the system to accurately understand the problems raised by learners. For this reason, on the one hand, the ability of the system to Chinese word segmentation can be improved by improving the Chinese word segmentation device, on the other hand, By constructing the subject concept ontology database, we can improve the ability of understanding Chinese semantics. The seamless link between machine answering and manual answering can automatically forward the problems that can not be solved in machine answering to the manual answering module through the backstage statistical record and the function of connecting with each other. According to the type of question, the manual answering module selects the corresponding teachers to answer questions manually. The result of manual answer will be fed back to machine answering module to improve the capacity of machine answering module. According to the functional requirements of the answering system and the actual retrieval requirements of the self-examinees, the Chinese word partitioning device of Lucene, the full-text search engine, is rewritten. In order to construct the resource index, the system uses the subject ontology database and the word base of Lucene to segment the words simultaneously, and then establishes the index for the segmented words. When retrieving resources, the answering system first uses the concepts in the ontology library to segment the contents entered by the user, and then, according to these segmented keywords, looks up the relevant contents in the indexes of each knowledge base of the system, and then, Then the user's input is segmented by using Lucene's own word partitioning device, and then the key words after segmentation are used to search the relevant contents in the index database. Finally, the retrieval system combines the results of the two searches. The results of the concept lookup using the subject ontology library are ranked first, and the resources found by the keywords partitioned by the Luence particifier are presented to the searcher at the end.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2400082