基于概念扩展的中文问答系统模型研究

摘要

进入21世纪，互联网的发展和应用为越来越多的人所关注。由于互联网的开放性特点，使得网络信息不断丰富。一方面，为用户获取信息提供了很大的便利，另一方面，由于信息量的飞速增长使得用户在查找所需信息更加困难。近年来搜索技术得到迅速的发展。但目前是采用基于关键词的搜索技术，已经不能满足人们获取信息的需要，出现信息迷向、信息过载，使得查准率、查全率不高。因此，人们开始研究自然语言理解检索技术，其中，问答系统的研究成为当前该领域中最具活力的方向之一，倍备受学者关注。
　　 在对目前问答检索技术进行分析研究，并描述了常问问题问答系统关键技术句子匹配算法的思想。给出了一种基于概念扩展的问答系统模型，并介绍了关于常问问题问答系统的试验评测方法。
　　 针对目前常问问题问答系统是基于关键词数匹配来提取候选问题集。给出一种基于概念索引的候选问题集提取策略，对关键字进行概念扩展后建索引。将索引机制融入到候选问题集提取，来提高提取速度。
　　 针对目前常问问题问答系统还未从概念层次来理解用户检索问句，句子的匹配率还有待提高。给出了一种基于概念扩展的中文句子问句匹配方法，从概念层面同义扩展检索问句，并结合词形、词序、句长三方面计算句子间的相似度，从候选问题集中匹配准确答案。
　　 实现了原型系统，并通过试验与常用的方法进行对比，结果表明，在查准率、查全率均得到提高。并进行试验结果分析，验证了此方法在常问问题问答系统中的有效性。