下载文档原格式
《基于GCNN的中文事件抽取技术的研究与应用》一、引言随着信息技术的飞速发展，中文自然语言处理（NLP）技术逐渐成为研究热点。
其中，事件抽取技术作为自然语言处理领域的重要分支，对于理解文本信息、提取知识内容具有重要意义。
近年来，基于图卷积神经网络（GCNN）的中文事件抽取技术逐渐成为研究热点，其通过捕捉文本中的事件关系和结构信息，提高了事件抽取的准确性和效率。
本文旨在研究基于GCNN的中文事件抽取技术，并探讨其在实际应用中的价值。
二、GCNN概述GCNN（图卷积神经网络）是一种基于图的深度学习算法，主要用于处理图结构数据。
在中文事件抽取任务中，GCNN能够有效地捕捉文本中的事件关系和结构信息。
与传统的序列模型相比，GCNN能够更好地处理复杂的文本关系和结构信息，从而提高事件抽取的准确性和效率。
三、基于GCNN的中文事件抽取技术研究1. 特征表示与事件定义：基于GCNN的中文事件抽取技术首先需要对文本进行特征表示和事件定义。
通过将文本中的实体、关系等信息表示为图结构数据，并定义相应的事件类型和角色，为后续的GCNN模型提供输入数据。
2. 模型构建：在构建基于GCNN的事件抽取模型时，需要考虑如何设计合理的图结构以捕捉文本中的事件关系和结构信息。
同时，还需要选择合适的损失函数和优化算法以训练模型，提高其泛化能力和鲁棒性。
3. 算法优化：为了提高基于GCNN的中文事件抽取技术的性能，可以采取多种优化策略。
例如，通过引入注意力机制、多跳关系等方法来增强模型的表达能力；通过使用预训练模型、集成学习等技术来提高模型的泛化能力。
四、应用场景与案例分析1. 新闻领域：在新闻报道中，经常涉及到各种类型的事件，如政治事件、经济事件等。
基于GCNN的中文事件抽取技术可以用于从新闻文本中自动提取这些事件信息，为新闻分析和舆情监测提供支持。
2. 社交媒体分析：在社交媒体平台上，用户产生的文本信息包含了大量的情感和态度信息。
基于人工智能的智能问答搜索引擎设计与实现智能问答搜索引擎是一种基于人工智能技术的应用程序，旨在通过自动回答用户提出的问题，为用户提供准确、高效的信息查询和解答服务。
本文将详细介绍基于人工智能的智能问答搜索引擎的设计与实现。
一、智能问答搜索引擎的设计1. 数据收集与处理：智能问答搜索引擎的核心在于准确的问题解答和信息查询。
为了实现这一目标，首先需要收集和整理大量的问题和答案数据。
可以利用网络爬虫技术从互联网上收集相关问题的数据，并对这些数据进行去重、分类和标注，建立问题与答案的对应关系。
2. 自然语言处理：智能问答搜索引擎需要具备对用户问题的理解和答案的生成能力。
这就需要利用自然语言处理技术对用户提问进行分析，提取问题的关键信息。
可以采用词法分析、句法分析、语义分析等技术来处理用户问题，将问题转换为计算机能够理解和处理的形式。
3. 知识库构建：为了回答用户提出的问题，智能问答搜索引擎需要建立一个知识库，存储大量的问题和答案。
可以结合领域专家的知识，将知识库分为不同的主题或领域，以便更精确地回答用户的问题。
知识库的构建可以采用手工编写、半自动标注、数据挖掘等方式。
4. 排序与答案生成：在用户提问后，智能问答搜索引擎需要根据用户问题的关键信息，在知识库中检索出相关的问题和答案。
可以使用信息检索技术，例如倒排索引和向量空间模型，对用户问题和知识库中的问题进行匹配，根据匹配度为问题和答案进行排序。
然后，通过生成算法，从知识库中选取最相关的答案，返回给用户。
5. 用户界面设计：智能问答搜索引擎的用户界面应该简洁明了，方便用户输入问题和查看答案。
可以采用搜索框和分类标签的形式，用户可以通过输入问题或选择相应的标签来进行查询。
另外，还可以提供问题补全功能，根据用户输入的部分问题，自动推荐可能的问题选项，提高查询的准确性和效率。
二、智能问答搜索引擎的实现1. 自然语言处理技术的应用：实现一个智能问答搜索引擎需要使用自然语言处理技术对用户问题进行分析和处理。
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）。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的发展，智能问答系统在各行各业得以广泛应用。
无论是在机器人导航、在线客服还是搜索引擎等领域，智能问答系统都能够提供精准、高效的解决方案。
本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
一、智能问答系统的基本原理智能问答系统的核心是自然语言处理（NLP）技术。
该技术能够将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
其基本原理包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等。
通过对用户输入的问题进行语义分析和理解，系统能够给出准确的答案或解决方案。
二、智能问答系统的架构设计智能问答系统的架构设计包括数据采集、语义理解、答案生成和结果展示四个核心模块。
下面将对每个模块进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是智能问答系统的基础。
我们需要从各个领域的知识库中获取问题和答案的数据，并进行整合和清洗。
同时，还需要收集大量用户的实际问题和反馈，以提高系统的准确性和智能性。
2. 语义理解语义理解是智能问答系统的核心环节。
该模块使用自然语言处理技术对用户输入的问题进行分析和理解。
通过分析问题中的实体、关系和动作等要素，系统能够准确识别问题的意图，并进行后续的处理。
3. 答案生成答案生成模块是智能问答系统的重要组成部分。
在理解用户问题后，系统需要根据知识库中存储的相关信息，生成准确且完整的答案。
这一过程涉及到知识检索、语义匹配和答案生成等技术。
4. 结果展示结果展示模块是用户与智能问答系统进行交互的关键。
系统需要将生成的答案以易于理解和便于阅读的形式展示给用户。
这包括文本、图表、音频或视频等多种形式的展示方式。
三、智能问答系统的优化与挑战智能问答系统的优化是一个持续不断的过程。
优化的关键在于提高系统的准确性、智能性和响应速度。
为了达到这些目标，我们需要不断改进和迭代系统的算法和模型。
另外，智能问答系统还需要面对多语言、多领域、多样化的问题，并能够适应各种复杂场景和需求。
中文问答系统问句分析研究综述本文旨在系统地综述近年来有关中文语义问答系统（ChineseQuestionAnsweringSystem，CQA）问句分析方面相关研究，包括自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）以及机器学习（Machine learning，ML）手段。
中文问答系统问句分析的研究内容可以概括为语义建模、语义解析、句法分析、语义分类和对话导航等，通常将它们集中为两大类：知识建模和问题提取。
本文将阐述中文问答系统问句分析的基本思路、分析方法、实现技术，进而介绍典型问答系统及应用，以期为解决相关问题提供参考。
关于中文问答系统问句分析的研究，由于其相对湿润的语言环境和许多隐含信息，使得进行研究有复杂性，但也为研究者提供了新的挑战。
为了更好地理解问句，首先需要将其分解成多个元素，这一过程叫做自然语言处理，它具有什么功能呢？自然语言处理主要是从文本中抽取有用的信息，例如实体、动词、副词、关系等，以及把这些信息组合成一个框架，搭建起一张有关系的语义框架图。
在此基础上，还需要进行句法分析，即对句子中的词语进行分类，分析其语法结构，以及根据其语法和句法信息为中文语义问答系统进行深入的理解。
从而实现系统的自动化分析和处理，最终达到问答的目的。
而在机器学习（Machine learning）领域，中文问答系统问句分析研究则倾向于使用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）进行模型构建，从而实现自动学习和识别句子的抽象特征，比如语义特征和句法特征等，以及这些特征之间的关系。
这样可以大大减少系统训练时间，大大提高效率，从而实现系统自动学习和运行。
此外，语义分类也是一种重要的研究方向，目前，主要是使用深度学习，特别是深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现。
将提取的文本特征进行语义分类，以建立文本到概念的映射，最终形成系统认知模型。
中文问答系统答案抽取的研究作者：何鹍叶昕李巍黄波来源：《商情》2010年第28期[摘要]中文问答系统是随着互联网的迅速发展和普及而产生的一项新的应用研究。
针对传统搜索引擎存在的诸多弊端,问答系统要求用户以自然语言的形式进行提问,并将精确的答案快速地返回给用户,而不是包含大量无关信息的文档和网页。
问答系统包含三个核心模块:问题分析、信息检索和答案抽取,作为问答系统中的一个核心模块,答案抽取模块性能的优劣直接影响着整个问答系统的性能,所以本文将对答案抽取进行重点研究。
[关键词]问答系统答案抽取依存树语义匹配1 引言随着互联网的迅速发展和广泛普及,互联网上的信息越来越丰富,人们足不出户就能利用互联网得到自己所需要的各种信息,而搜索引擎便是人们快速获取信息和资源的重要手段之一。
例如Google、百度等搜索引擎都能帮助人们快速地找到所需要的相关信息,用户只需要输入一些关键词的组合,它们就会马上返回大量的文档和网页,提供给用户所需要的相关信息。
但传统的搜索引擎也存在着诸多弊端。
首先,它主要采用基于关键词的查询,通过关键词的逻辑组合来表明用户的查询意图,但是人类的查询意图一般是难以理解的,不可能通过几个关键词的简单组合就能表达出来,因此如果没有将用户的查询意图明确表达清楚,搜索引擎肯定不会返回令用户满意的答案;其次,对于用户的某一次查询,传统的搜索引擎返回大量与问题相关的信息,这给用户想要快速准确地获得所需要的信息带来了极大的困难。
例如,用户在搜索引擎上输入几个关键词,它有可能返回很多所谓的相关文档和网页,这样用户将浪费大量的时间在这些文档和网页中查找自己所需要的信息;再次,基于关键词的匹配算法虽然操作方便容易实现,但毕竟只停留在语言的表面层次,并没有触及到句子的语义信息和句法结构等自然语言处理比较深层次的东西,因此查询的效果很难进一步提高。
上述问题均成为了制约搜索引擎性能提高的瓶颈,问答系统正是为了克服传统搜索引擎的这些弊端而产生的。
20215712机器阅读理解（Machine Reading Comprehension，MRC）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的热门研究方向，利用机器对数据集中的文本内容进行理解和分析，回答提出的问题，能够最大程度地评估机器理解语言的能力。
目前，MRC任务一般分为填空式、选择式、抽取式、生成式和多跳推理式5类[1]。
在过去的数十年中，涌现出许多在限定领域的MRC应用，例如智慧城市、智能客服、智能司法系统以及智能教育系统。
抽取式机器阅读理解是MRC任务中重要的一类，其主要利用给定的文本内容和相关问题，通过对文本内容的分析和理解，给出正确的答案。
该任务需要预测出答案的起止位置从而选出答案片段，通常也被称为跨距预测或者片段预测[2]。
抽取式MRC任务中的问题一般抽取式机器阅读理解研究综述包玥，李艳玲，林民内蒙古师范大学计算机科学技术学院，呼和浩特010022摘要：机器阅读理解要求机器能够理解自然语言文本并回答相关问题，是自然语言处理领域的核心技术，也是自然语言处理领域最具挑战性的任务之一。
抽取式机器阅读理解是机器阅读理解任务中一个重要的分支，因其更贴合实际情况，更能够反映机器的理解能力，成为当前学术界和工业界的研究热点。
对抽取式机器阅读理解从以下四个方面进行了全面地综述：介绍了机器阅读理解任务及其发展历程；介绍了抽取式机器阅读理解任务以及其现阶段存在的难点；对抽取式机器阅读理解任务的主要数据集及方法进行了梳理总结；讨论了抽取式机器阅读理解的未来发展方向。
关键词：抽取式机器阅读理解；自然语言处理；深度学习；迁移学习；注意力机制文献标志码：A中图分类号：TP391.1doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2102-0038Review of Extractive Machine Reading ComprehensionBAO Yue,LI Yanling,LIN MinCollege of Computer Science and Technology,Inner Mongolia Normal University,Hohhot010022,ChinaAbstract：Machine reading comprehension requires machines to understand natural language texts and answer related questions,which is the core technology in the field of natural language processing and one of the most challenging tasksin the field of natural language processing.Extractive machine reading comprehension is an important branch of machine reading comprehension task.Because it is more suitable for the actual situation and can reflect the understanding ability of the machine,it has become a research hotspot in the current academic and industrial circles.This paper makes a compre-hensive review of extractive machine reading comprehension from four aspects,first of all,the paper introduces the task of machine reading comprehension and its development process.Secondly,it describes the task of extractive machine reading comprehension and its difficulties at present.Then,the main data sets and methods of the extractive machine read-ing comprehension task are summarized.Finally,the future development direction of extractive machine reading compre-hension is discussed.Key words：extractive machine reading comprehension;natural language processing;deep learning;transfer learning; attention mechanism基金项目：国家自然科学基金（61806103，61562068）；内蒙古纪检监察大数据实验室开放课题（IMDBD2020013）；内蒙古自治区“草原英才”工程青年创新创业人才项目；内蒙古师范大学研究生创新基金（CXJJS20127）；内蒙古自治区科技计划（JH20180175）；内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目（NJZY21578，NJZY21551）。
自动问答系统中问句分类研究综述镇丽华;王小林;杨思春【摘要】问句分类作为问答系统所要处理的第一步,在问答系统中起着至关重要的作用,其准确性直接影响最终抽取的答案的正确性.从问句分类的概念出发,先对问句分类体系、特征提取、问句分类方法等进行阐述,然后重点分析了用于问句分类的几个主流学习模型,并对几个模型作了比较分析,最后指出了当前问句分类的研究难点和未来的研究方向.【期刊名称】《安徽工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(032)001【总页数】8页(P48-54,66)【关键词】问答系统;问句分类;特征提取;分类模型【作者】镇丽华;王小林;杨思春【作者单位】南通大学管理学院,江苏南通226019;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学计算机科学与技术学院,安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391问答系统是目前自然语言处理和信息检索领域的一个研究热点，它允许用户以自然语言形式提出问题，并采用自然语言处理技术自动地将简洁、正确的回答返回给用户[1-2]。
与传统的搜索引擎相比，问答系统能更好地满足用户从互联网上快速、准确地获取信息的需求。
问答系统一般包括问句分析、信息检索和答案抽取3个主要部分[3-4]，典型问答系统的体系结构如图1所示。
其中，问句分类作为问答系统的首要环节，为系统知道用户想要寻找什么类型的答案提供重要信息。
问句分类是指在确定的分类体系下，根据问句的内容自动地确定问句关联的类别[5]，这种对应关系可以用一种映射函数来表示：其中：X表示问句实例集合；{C1,C2,…,Cn}表示问句类别集合；G负责将未知类别的问句x∈X根据先验信息或者某种规则映射到类别集合中的某个类别Ci中去。
问句分类的作用主要体现在以下2个方面：（1）问句分类能够有效地减少候选答案空间，提高系统返回答案的准确率。
例如，用户输入查询语句“国际奥委会是什么时候成立的？”经过问句分类，知道这个问句属于时间类，在答案抽取阶段，系统把不含时间的候选句子过滤掉，从而有效地较少了候选答案空间。
基于人工智能的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统也越来越受到人们的关注和重视。
智能问答系统是一种能够通过人工智能算法和大数据分析来回答人类问题的智能系统。
本文将会介绍基于人工智能的智能问答系统的设计与实现。
一、概述智能问答系统可以理解为是一种为用户提供快速、高效、准确信息的技术，包括自然语言处理、图像处理、语音处理等领域的技术。
智能问答技术的核心是基于人工智能技术，通过对大量数据的分析和处理，提供精准的解决方案，优化用户体验。
智能问答系统的发展，不仅有利于提高信息化服务水平，还能够协助我们更好地理解人类知识，逐步提升智能。
二、基本原理基于人工智能的智能问答系统一般由三部分组成：问答语料库、模板匹配和人工智能处理。
1.问答语料库问答语料库是智能问答系统最基本的部分。
一个完整的问答语料库需要包括问句、答案、对话情景等元素。
这里的问答语料库可以是已有的外部语料库，也可以是自行构建的内部语料库，甚至可以由人工整理获取。
为了增强智能问答系统的精度，我们可以从多个角度进行区分语料库，例如可以根据产业、领域、客户意图等维度划分不同的语料库。
2.模板匹配针对输入的问题，智能问答系统需要匹配相应的问答模板，将问题转化为轻量级的执行命令或生成问答结果。
模板技术可以帮助我们在多个用户输入中找到相似之处，并一一对应地匹配到已知的语料库，从而尽可能准确地返回答案。
3.人工智能处理智能问答系统中应该包含多种人工智能处理技术，例如自然语言处理、机器学习算法等。
自然语言处理技术的目的是将纯文本转化成计算机可以理解的数字信号，这样才能够分析语义。
机器学习算法可以对已知的用户问题进行深度分析，然后通过不断训练的方式提高预测准确率。
这部分应对于不同的语料库和业务场景进行相关的应用。
三、技术选型本文介绍了一种基于机器学习技术的智能问答系统的设计与实现。
我们选择了一个优秀的开源NLP库——Jieba，还有另一个优秀的开源机器学习库——Scikit-Learn，以实现对自然语言的解析和模型训练，它们都共同构成了我们的技术栈。
