本文關鍵詞：基于結構化數(shù)據(jù)的雙語自動問答系統(tǒng)研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息時代的到來和web2.0技術的快速發(fā)展,結構化數(shù)據(jù)得到極大豐富。由于傳統(tǒng)搜索引擎的固有缺陷,自動問答受到越來越多研究者的關注。同時,結構化知識的擁有易用性高、可信度高等特點。因此,研究更加高效、實用的基于結構化數(shù)據(jù)的自動問答系統(tǒng),具有非常重要的研究意義和實用價值。本文旨在研究基于結構化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)中涉及的關鍵技術,并在研究的基礎上實現(xiàn)基于DBpedia和百度百科三元組結構化數(shù)據(jù)的雙語自動問答系統(tǒng)。論文主要工作和創(chuàng)新點包括:1)分析了問答系統(tǒng)的主要類型和研究現(xiàn)狀,闡述了本文的研究背景和研究意義,并詳細探討了問答系統(tǒng)中涉及的關鍵技術;2)提出并實現(xiàn)了基于依存樹的中英文問句分析算法,有效地抽取問句中的關系短語和表述,并提出啟發(fā)式規(guī)則用以改善抽取效果。針對問句的特點,使用有監(jiān)督機器學習方法,改進了共指消解算法。提出了基于后綴樹的候選節(jié)點召回和查詢擴展的方法,并基于規(guī)則對候選節(jié)點進行過濾,實現(xiàn)了基于排序學習的實體鏈接算法;3)提出并實現(xiàn)了融合子圖匹配和SPARQL語句的答案抽取算法,提出了基于語義屬性的匹配規(guī)則,改進了子圖匹配算法。對于簡單類型問句,系統(tǒng)將問句轉化為查詢圖,進而通過子圖匹配的方式在知識庫中查找答案,保證系統(tǒng)效率;對于包含最高級、統(tǒng)計等形式的復雜問句,通過轉換成SPARQL語句的方式查找答案,增強了問答系統(tǒng)可用性;4)針對中文結構化數(shù)據(jù)量較小且不完善的問題,通過翻譯模塊,引入英文知識庫幫助回答中文問題。設計并實現(xiàn)了基于結構化數(shù)據(jù)的雙語自動問答系統(tǒng),最后通過實驗驗證了系統(tǒng)性能。
【關鍵詞】：結構化數(shù)據(jù) 問句分析 實體鏈接 答案抽取 中英翻譯
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢12-14
• 1.3 本文的主要工作和結構安排14-15
• 1.3.1 本文的主要工作14
• 1.3.2 本文的結構安排14-15
• 1.4 本章小結15-16
• 第2章 相關技術16-26
• 2.1 基于結構化數(shù)據(jù)的問答系統(tǒng)16-19
• 2.1.1 基于關系數(shù)據(jù)庫的問答系統(tǒng)17-18
• 2.1.2 基于本體的問答系統(tǒng)18-19
• 2.1.3 基于XML數(shù)據(jù)庫的自動問答系統(tǒng)19
• 2.2 共指消解相關技術19-23
• 2.2.1 基于規(guī)則的共指消解19-20
• 2.2.2 基于學習的共指消解20-23
• 2.3 實體鏈接相關技術23-24
• 2.3.1 檢索模型23-24
• 2.3.2 分類模型24
• 2.4 答案抽取相關技術24-25
• 2.4.1 基于SPARQL語句的答案抽取24-25
• 2.4.2 基于子圖匹配的答案抽取25
• 2.5 本章小結25-26
• 第3章 基于依存樹的問句分析與理解26-36
• 3.1 問題描述26-27
• 3.2 基于依存樹的英文問句分析27-30
• 3.2.1 英文問句中的關系抽取27-30
• 3.2.2 英文問句表述抽取30
• 3.3 中文問句分析30-32
• 3.3.1 基于依存分析的中文問句分析30-31
• 3.3.2 基于字典樹的中文問句分析31-32
• 3.4 基于表述對模型的共指消解32-35
• 3.4.1 表述檢測32
• 3.4.2 表述對構建32-34
• 3.4.3 實驗結果及分析34-35
• 3.5 本章小結35-36
• 第4章 基于排序學習的實體鏈接36-44
• 4.1 問題描述36
• 4.2 候選知識庫節(jié)點召回36-37
• 4.3 知識庫節(jié)點排序37-43
• 4.3.1 排序特征的選擇37-42
• 4.3.2 基于排序學習的知識庫節(jié)點排序42-43
• 4.4 實驗結果及分析43
• 4.5 本章小結43-44
• 第5章 基于結構化數(shù)據(jù)的答案抽取44-49
• 5.1 問題描述44
• 5.2 基于子圖匹配的答案抽取44-47
• 5.2.1 查詢子圖的構建和排序45
• 5.2.2 改進的子圖匹配算法45-47
• 5.3 基于SPARQL語句的答案抽取47-48
• 5.3.1 SPARQL語句的生成47-48
• 5.3.2 SPARQL語句的執(zhí)行48
• 5.4 本章小結48-49
• 第6章 BSDQA系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)49-60
• 6.1 引言49
• 6.2 BSDQA總體設計49-53
• 6.2.1 實驗環(huán)境49
• 6.2.2 系統(tǒng)框架49-51
• 6.2.3 處理流程51-52
• 6.2.4 系統(tǒng)演示52
• 6.2.5 系統(tǒng)邏輯結構52-53
• 6.3 系統(tǒng)所用知識庫和工具包53-55
• 6.3.1 雙語知識庫53-55
• 6.3.2 外部工具包55
• 6.4 BSDQA系統(tǒng)各模塊的實現(xiàn)55-59
• 6.4.1 問句分析模塊55-57
• 6.4.2 實體鏈接模塊57
• 6.4.3 問句翻譯模塊57-58
• 6.4.4 答案抽取模塊58-59
• 6.5 實驗結果及分析59
• 6.6 本章小結59-60
• 第7章 總結與展望60-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單65-66
• 致謝66

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3 黃正行;呂旭東;段會龍;李昊e，

本文編號：284904