【摘要】：隨著Internet的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們獲取信息的重要來(lái)源。如何快速方便的從網(wǎng)絡(luò)中獲取信息，，已經(jīng)成為人們努力研究的焦點(diǎn)。雖然搜索引擎和自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)的出現(xiàn)很好的解決了這一問(wèn)題，但是它們各自仍然存在著一些不足。搜索引擎以關(guān)鍵詞的方式檢索信息，很難清晰表達(dá)用戶的意圖，而且返回的結(jié)果是相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的集合，仍然需要用戶自己手動(dòng)查找答案。傳統(tǒng)的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)雖然能夠彌補(bǔ)搜索引擎的這些不足，接受用戶輸入問(wèn)題，并返回準(zhǔn)確答案，但是它需要獨(dú)立維護(hù)一個(gè)非常龐大的知識(shí)庫(kù)，因而信息覆蓋范圍小和更新速度慢成為了自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)最主要的缺點(diǎn)。為了彌補(bǔ)這個(gè)不足，本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)搜索的問(wèn)答系統(tǒng)，將互聯(lián)網(wǎng)作為系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，利用搜索引擎檢索網(wǎng)絡(luò)中的信息，最后根據(jù)用戶輸入的問(wèn)題，從中提取出正確答案，并返回給用戶。 本文根據(jù)傳統(tǒng)問(wèn)答系統(tǒng)的三個(gè)模塊結(jié)構(gòu)，詳細(xì)設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的整體框架，并針對(duì)各個(gè)模塊進(jìn)行任務(wù)劃分。在問(wèn)題分析模塊主要進(jìn)行了問(wèn)題分類和關(guān)鍵詞提取的工作。信息檢索模塊主要利用搜索引擎檢索網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)文檔，并將其爬取下來(lái)。答案提取模塊根據(jù)問(wèn)題類型和信息來(lái)源分別制定了不同的答案提取和評(píng)分策略。本文利用命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)對(duì)事實(shí)類問(wèn)題進(jìn)行答案抽取，利用答案相似度計(jì)算方法對(duì)非事實(shí)類問(wèn)題進(jìn)行答案抽取，并以概率計(jì)算的方式為每一個(gè)候選答案評(píng)分。即分別計(jì)算網(wǎng)頁(yè)的先驗(yàn)概率和答案在網(wǎng)頁(yè)中的條件概率，最終將評(píng)分最高的候選答案返回給用戶。 本文對(duì)問(wèn)題分析和答案提取模塊進(jìn)行了一些改進(jìn)。首先針對(duì)幾種特殊類型的問(wèn)題對(duì)原有的問(wèn)題分類模型進(jìn)行了改進(jìn)。然后利用句法依存關(guān)系從問(wèn)題中提取限定詞，為每個(gè)關(guān)鍵詞設(shè)定不同的權(quán)重。最后利用關(guān)鍵詞的權(quán)重分別對(duì)答案評(píng)分方法和答案相似度計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)。 本文在構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)基于搜索引擎的問(wèn)答系統(tǒng)基礎(chǔ)上，利用人工構(gòu)建的問(wèn)題測(cè)試集對(duì)系統(tǒng)的性能進(jìn)行了測(cè)試，還對(duì)問(wèn)題分類和答案提取的改進(jìn)方案進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。最后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明了本文提出的改進(jìn)方案的有效性。而系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行效果也證明了該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2579554