问答系统研究综述

用自然语言与用户进行互动的计算机系统称之为问答系统。

问答系统（QA）由问句分析、信息检索、答案抽取三部分组成[1]，问句分类作为QA的初始环节，其能否正确地对问句进行分类会直接影响到后续的答案抽取环节。

另外，问句分类能够对系统提供较为重要的数据信息，这些信息对于帮助用户找到想要的答案至关重要。

问句分类对问答系统的重要作用主要表现在两个方面：（1）根据期望的答案类型来为问句分配相应的标签，这是问句分类的基础，从而缩小候选答案的范围。

例如，问句“第一个登上月球的人是谁？”，用户真正想要知道的答案是“阿姆斯特朗”，而不是去检索过多包含“第一”或是“世界”相关内容的资料。

在进行问句分类操作后，能够得知这是一个询问人名的问句，答案应与问句的类型相一致，故在答案抽取阶段会把人名以外的候选语句筛除掉，只需要把焦点放在一些和人名有关的答案即可，而无需将过多注意力放在和人名无关的候选答案语句上面。

问答系统中问句分类方法研究综述韩东方，吐尔地·托合提，艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学信息科学与工程学院，乌鲁木齐830046摘要：问答系统作为信息检索的一种高阶形式，能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务，在给定一个问题后，会相应地给出准确的答案，这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向。

问句分类作为问答系统中的问题分析和处理的首要环节，是问答系统中尤为重要的一部分，其分类精度会直接影响到问答系统的性能。

近些年来，机器学习和深度学习等技术的快速发展极大地促进了问句分类的研究和发展，其在问句分类上具有较强的可行性和优越性。

为此就问句分类的国内外研究现状、问句分类标准体系、问句特征抽取、传统的机器学习分类方法和近来流行的深度学习分类方法进行总结和分析，阐述了问句分类当前所面临的一些研究难点，并对未来的研究和发展方向做了初步展望。

关键词：问答系统；问句分类；分类体系；机器学习；深度学习文献标志码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0211Survey on Question Classification Method in Question Answering SystemHAN Dongfang,Turdy Toheti,Askar HamdullaSchool of Information Science and Technology,Xinjiang University,Urumqi830046,ChinaAbstract：As a high-level form of information retrieval,the Question Answering system（QA）can quickly and accuratelyprovide users with the required information services.After giving a question,an accurate answer will be given accordingly, which makes it become a more and more attention research direction in the field of natural language processing.Question Classification（QC）is the most important part of question analysis and processing in the QA,and its classification accuracy will directly affect the overall performance of the QA.In recent years,the rapid development of machine learning and deep learning technologies has greatly promoted the research and development of QC,which has strong feasibility and superiority in question classification.This paper summarizes and analyzes the domestic and foreign research status of QC, question classification standard system,question feature extraction,traditional machine learning classification methods and recently popular deep learning classification methods,and elaborates the current status of QC.This paper expounds research difficulties in QC,and makes preliminary prospects for future research and development directions.Key words：question answering system;question classification;classification system;machine learning;deep learning基金项目：国家自然科学基金（61562083，61262062）；国家重点研发计划（2017YFC0820603）。

PC：Sl=问答系统研究综述吴灵慧摘要目前，问答系统已经广泛应用到社会各个方面，其作为整个计算机领域重点的研究领域，引起了人们6勺高度重视.文章对问答系统的基础概念、发展历史、关键技术及未来的发展趋势进行简要阐述，旨在为问答系统今后发展打下良好基础。

关键词问答系统；信息检索；答案抽取；问题分析中图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708(2019)230-0147-02随着互联网的迅猛发展和计算机的广泛普及，人们一直寻找迅速并准确地获取信息的方法。

在过去20年里，各类搜索引擎产品不断出现和发展，迎合了用户的信息检索需求。

然而当数据量不断增加，海量数据资源汇集到一起时，搜索引擎的缺点逐渐开始暴露。

传统的搜索引擎只能以检索关键词作为输入，这就要求用户必须用数量有限的词来准确表达查询需求，对用户的信息检索能力要求较高，这对于绝大多数普通用户来说并不友好。

此外，传统搜索引擎返回的结果通常也不尽如人意，仍需用户自己在搜索引擎系统返回的网页列表中查找具体的信息，这就容易使用户的体验大打折扣。

基于上述存在的问题，问答系统应运而生，与传统搜索引擎不同，问答系统可以针对任意以自然语言形式提岀的问题返回给用户确切的答案。

由此可见，问答系统能更好地表达和满足用户的要求。

本文对问答系统的发展历史、关键技术及发展趋势进行简要介绍，旨在帮助读者对问答系统有全面的认识和了解。

1问答系统发展历史问答系统的发展历史已有70余年,早在1950年，计算机科学之父艾伦图灵便提出了使用自然语言进行人机交互的相关技术，进而使得问答系统的诞生成为了现实。

在20世纪60年代，借助人工智能的相关技术，第一批问答系统出现在人们的视眼中，典型的代表系统有BASEBALL、LUNAR和ELIZA111□Baseball允许用户对篮球比赛的相关内容进行提问，并返回相应的结果；Lunar能够对岩石样本分析实验的相关内容进行问答；ELIZA系统主要用于精神疾病患者的恢复过程，能够实现简单的交流过程。

基于人工智能技术的智能问答系统研究近年来，人工智能领域的迅速发展使得人脑智能与计算机智能的融合成为了可能，智能问答系统作为人脑智能与计算机智能的结晶，正被越来越多地重视和应用。

在智能问答系统中，计算机能够通过对用户的提问进行分析、理解，并通过推理、知识库、自然语言处理等技术，给出精准的答案。

一、智能问答系统的概述智能问答系统属于人工智能领域中的自然语言处理技术。

它可以通过对用户提出的问题进行理解和分析，并提供针对性的答案。

在这其中，最重要的一环便是自然语言处理技术，只有掌握了这项技术，计算机才能够对自然语言进行理解，依据其答案库自动推断出准确的答案。

随着深度学习、语音识别技术和知识图谱等技术的崛起，智能问答系统的应用场景也越来越广泛。

例如：智能客服系统、智能语音助手、智能搜索引擎以及智能知识库等领域均可以应用智能问答系统，为用户提供更加高效精准的服务。

二、智能问答系统的工作流程智能问答系统一般分为两个阶段：理解和解答。

理解阶段主要是对自然语言进行分析和理解，以提取出问题的核心意思，而解答阶段则通过推理和查询知识库，匹配答案并回答用户的问题。

1、理解阶段在理解阶段，智能问答系统需要依靠自然语言处理技术（NLP）对用户的问题进行识别和分析。

这需要经过如下的步骤：（1）分词：将句子中的每个单词进行切分，分析每个单词所具备的语义信息。

（2）词性标注：对分词后的单词进行标注，以确定其在句子中所代表的语法角色。

（3）语法分析：通过对词性的分析，确定句子的语法结构。

（4）语义理解：通过自然语言处理技术的应用，将句子的内容与知识库中所保存的信息进行比对和匹配，以理解用户的意图。

2、解答阶段在理解用户问题之后，智能问答系统便可以开始回答用户的问题。

这需要结合知识库中所保存的信息，通过一些技术手段实现快速准确的回答。

解答阶段主要的技术手段有：信息检索技术（IR）、自然语言推理技术（NLI）、知识表示技术（KR）等。

问答系统研究综述一、系统定义与背景问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）的计算机系统，旨在回答用户提出的问题。

它涉及人工智能、机器学习、自然语言理解等多个领域，是当前信息技术研究的热点之一。

随着互联网和移动设备的普及，问答系统在人们日常生活和工作中发挥着越来越重要的作用，例如智能客服、智能助手等。

二、研究目的与方法问答系统的研究目的在于提高系统的准确性和效率，以便更好地满足用户需求。

研究方法主要包括以下几个方面：1. 自然语言处理技术：问答系统需要具备自然语言处理的能力，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，以便对用户问题进行理解和分析。

2. 知识图谱：知识图谱是问答系统的重要组成部分，它包含了各种领域的知识和信息。

通过构建和维护知识图谱，问答系统可以更加准确地回答用户问题。

3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是问答系统的核心，它们可以帮助系统自动学习和优化答案生成和排序算法，提高系统的效率和准确性。

4. 自然语言生成：自然语言生成是问答系统的另一个重要方面，它可以根据系统生成的答案自动生成自然语言文本，以便更好地满足用户需求。

三、技术原理及实现问答系统的技术原理主要包括以下几个步骤：1. 问题分析：对用户提出的问题进行分析，包括关键词提取、情感分析等。

2. 答案生成：根据问题分析的结果，从知识图谱或数据库中提取相关信息，生成多个可能的答案。

3. 答案排序：对生成的答案进行排序，根据其相关性和可靠性等因素，选择最合适的答案。

4. 答案输出：将选定的答案以自然语言形式输出给用户。

四、应用场景与优势问答系统具有广泛的应用场景，例如：1. 智能客服：通过问答系统，企业可以提供更加高效和便捷的客户服务。

用户可以通过自然语言与机器人进行交流，获取相关信息和解决方案。

2. 智能助手：问答系统可以作为智能助手，帮助人们解决日常生活中的问题，例如健康咨询、旅游攻略等。

同时也可以为个人提供信息查询和知识普及等服务。

中文问答系统问句分析研究综述本文主要介绍了中文问答系统问句分析技术，具体来说就是语言处理技术，它可以帮助我们进行语义理解，也就是把用户输入的问句理解为计算机可以理解的模型。

近年来，随着自然语言处理技术发展迅速，中文问答系统问句分析技术也取得了长足的进步，应用于实际场景的技术也取得了很大的发展。

本文将首先介绍中文问答系统问句分析的技术基础，接着介绍相关技术的发展历程，最后介绍实际应用中这项技术的发展现状。

一、中文问答系统问句分析技术基础中文问答系统问句分析技术的核心技术是语言处理技术，它是一种基于自然语言理解的技术，它的目的是把用户输入的问句转化为计算机可以理解的模型。

语言处理技术包括语法分析、语义分析、文本分析、机器学习等，这些技术是特定应用的基础。

语言处理技术的发展，依赖于语言的发展。

如果我们想要实现有效的语言理解，就必须对语言的细微差别进行分析，以便将用户输入的问句转换为计算机可以理解的模型。

常用的分析策略包括人工语言理解（ALI）、自然语言理解（NLU）和统计语言模型（SLM）等。

人工语言理解（ALI）是一种基于机器学习和模式识别技术的语言处理技术，它可以帮助我们识别用户输入的问句中的每个词，以及不同的含义。

自然语言理解（NLU）是一种基于规则的语言处理技术，它可以识别用户输入的问句中的单词以及词组，根据定义的规则将其转换为计算机可以理解的模型。

统计语言模型（SLM）是一种基于机器学习的语言处理技术，它可以识别用户输入的问句中的每个词，并根据这些词来预测句子的意思。

二、中文问答系统问句分析技术的发展历程中文问答系统问句分析技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时研究者开始研究如何把用户输入的问句转换为计算机可以理解的模型。

当时的技术很简单，主要是根据给定的规则来抽取问句的关键信息，如实体、属性等等。

随着计算机技术的发展，中文问答系统问句分析技术也迅速发展。

可以将人工语言理解、自然语言理解和统计语言模型等技术结合起来，代替以前只能采用规则的方式，使用更加精确的技术来分析用户输入的问句，从而更加准确的识别问句的意思。

开放领域知识图谱问答研究综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据等领域取得了突破性进展，开放领域知识图谱问答作为自然语言处理领域的重要分支，受到了广泛关注。

知识图谱问答旨在通过自然语言问句，从大规模知识图谱中准确地抽取出用户所需的信息。

本文旨在对开放领域知识图谱问答的研究进行全面的综述，总结其发展历程、关键技术和当前研究热点，以期为后续研究提供参考和启示。

本文首先介绍了开放领域知识图谱问答的研究背景和意义，阐述了知识图谱问答在智能问答系统中的重要地位。

随后，从知识图谱构建、语义理解、信息抽取和答案生成等方面，对开放领域知识图谱问答的关键技术进行了详细分析。

在此基础上，本文总结了当前研究的热点问题，包括多轮对话、上下文理解、跨语言问答等方面。

通过本文的综述，我们期望能够全面展示开放领域知识图谱问答的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究人员提供有价值的参考信息。

我们也期望通过深入分析当前研究的不足和挑战，为未来的研究提供新的思路和方向。

二、开放领域知识图谱问答系统的关键技术开放领域知识图谱问答系统旨在从大规模、多源异构的知识图谱中自动回答自然语言问题。

实现这一目标需要解决一系列关键技术，包括问题理解、实体链接、关系抽取、路径推理、答案生成和排序等。

问题理解：这是问答系统的首要步骤，需要对自然语言问题进行语义分析和理解，提取出关键信息，如实体、关系、属性等。

这通常依赖于自然语言处理（NLP）技术，如分词、词性标注、命名实体识别（NER）等。

实体链接：实体链接的任务是将问题中的实体链接到知识图谱中对应的实体。

这需要对知识图谱中的实体进行索引和搜索，同时还需要处理实体歧义性和链接不确定性等问题。

关系抽取：关系抽取旨在从知识图谱中提取与问题相关的实体间关系。

这通常需要利用知识图谱中的结构化信息，以及自然语言处理技术来识别和理解实体间的关系。

路径推理：在复杂问题中，往往需要通过多个实体和关系的组合来找到答案。

智能问答系统研究智能问答系统是指通过使用自然语言处理和人工智能技术，实现对用户提出的问题进行理解、分析，并给出准确、有价值的答案的系统。

随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统在许多领域得到了广泛应用，包括教育、医疗、金融和客户服务等。

本文将从系统的构建、问题理解与分析、答案生成和评估这几个方面对智能问答系统的研究进行探讨。

构建智能问答系统需要考虑系统的整体架构和数据源。

一种常见的方式是基于知识图谱的构建，通过将相关领域的知识整合到一个图谱中，可以提供丰富的语义信息。

还可以结合开放域和领域专业知识，以增强系统的问答能力。

数据源的选择也对系统的性能有较大影响，可以使用结构化数据、非结构化数据或者半结构化数据进行训练和模型构建。

问题理解与分析是智能问答系统的核心任务之一。

系统需要能够将用户的问题理解成机器可以处理的形式，并从中提取出问题的关键信息。

这一过程涉及到自然语言处理、文本挖掘等技术。

可以通过实体识别、关系抽取和语义角色标注等方法从问题中提取出关键实体和关系，以便后续的答案生成和检索。

然后，答案生成是智能问答系统的另一个核心环节。

根据问题的不同，答案的生成可以有多种方式，包括从知识库中检索、使用模板填充和生成自然语言等。

知识库检索是常见的方法，通过在知识库中查找相关信息来生成答案。

还可以使用生成式方法来生成更具灵活性的答案，但这种方法需要解决诸如语法错误和答案不准确等问题。

评估是智能问答系统研究中一个重要的环节。

评估系统的性能可以通过人工评测和自动评测两种方式进行。

人工评测需要专家对系统的答案进行判断和评分，但成本较高。

自动评测则更常见，可以使用评测指标如准确率、召回率和F1指标来评估系统的效果。

还可以对系统的响应时间和用户满意度进行评估。

智能问答系统的研究涉及诸多方面，包括系统构建、问题理解与分析、答案生成和评估等。

随着人工智能技术的进一步发展，智能问答系统有望在各个领域实现更加准确和高效的问答能力。