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基于实体类百科知识的问句自动生成系统

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哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
Abstract
There is too much information in the internet as the amount of users gets a high speed of increment. Many people get use to finding solutions of problems which they meet not only in job but also in daily life by using the search engine. If they are not trained how to use a search engine effectively or they do not know how to search information in the internet, it will cost them a lot of time to find what they want or select the goals from varieties of files. The interactive question answering system is designed to solve the problems described before. By importing some nature language processing technologies, the question answering system can understand what the user are looking for and return an answer to the user after processing on the question. Question generation is able to help the question answering system in the field of supplying the pairs of questions and their answers when the question answering system is lack of communications in that field. The field can be either specific or general. The technology of generating questions automatically in English has achieved a high level while the research in Chinese area is rare which has been part of question answering system, dialogue system and tutoring system. This research is aimed at adding pairs of question and answering to the database which is part of the knowledge system. We want to achieve that goal by automatically generating questions from a given text. The paper will show how we generate questions automatically in the followings. 1. The way to generate Chinese questions automatically by computers. Nowadays, the system of question generation can not deal with a whole sentence like human beings do. The preprocessing of a sentence is necessary for every question generation system. Our system is designed in a distributed way such that the functions of information processing can be done by several parts to speed the system up. The preprocessing part is divided into two main classes which consist of seven kinds of materials. We design an algorithm which combines the syntactic information and pattern matching to generate wh-questions. 2. The automatic classification of generated questions. The generated question will be classified into six categories due to the named entities recognized from a Chines sentence and the pattern. The questions are who questions, what time questions, where questions, what organization questions, what questions and why questions. 3. System evaluation and improving There are a serial of evaluation standards for English system which can be borrowed to value our system. At the same time, we invited some user to test our system and give their opinions for the system. We will improve our system based on these
Thesis for the Master Degree of Engineering
ENCYCLOPEDIC KNOWLEDGE BASED QUESTION AUTO-GENERATION SYSTEM
Candidate: Supervisor: Academic Degree Applied for: Specialty: Affiliation: Date of Defence: Degree-Conferring-Institution:
Lei You Prof. Xiaolong Wang Master of Engineering Computer Science and Technology Shenzhen Graduate School June, 2012 Harbin Institute of Technology
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哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
硕士学位论文
基于实体类百科知识的问句自动生成系统
ENCYCLOPEDIC KNOWLEDGE BASED QUESTION AUTO-GENERATION SYSTEM
尤磊
哈尔滨工业大学 2012 年 6 月
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国内图书分类号： TP 391.3 国际图书分类号： 621.3
学校代码：10213 密级：公开
目
录
摘 要 ...................................................................................................................... I ABSTRACT ................................................................................................................. II 第 1 章 绪论 ........................................................................................................ 1 1.1 课题背景以及研究的目的和意义 ................................................................. 1 1.1.1 课题背景................................................................................................ 1 1.1.2 课题研究的目的和意义.......................................................................... 1 1.2 问句生成的研究现状 .................................................................................... 2 1.2.1 国外问句生成研究现状.......................................................................... 2 1.2.2 国内问句自动生成的研究现状 .............................................................. 4 1.2.3 国内外对话交流系统的研究现状 .......................................................... 4 1.3 本课题的主要研究内容 ................................................................................ 6 1.3.1 中文问句相关信息获取.......................................................................... 6 1.3.2 确定生成问句的种类 ............................................................................. 6 1.3.3 问句生成与评测 ..................................................................................... 6 1.4 本文结构安排............................................................................................... 7 第 2 章 基于问题自动生成相关的方法概述............................................................ 8 2.1 2.2 2.3 2.4 引言 .............................................................................................................. 8 中文分词系统及算法 ................................................................................... 8 基于命名实体识别信息的算法 .................................................................... 9 基于依存句法信息的算法 .......................................................................... 11

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基于知识库的智能问答系统设计与实现

基于知识库的智能问答系统设计与实现

基于知识库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，越来越多的人开始将目光投向了机器人和智能问答系统这些科技前沿领域。

智能问答系统对于企业和个人来说都具有非常广泛的应用场景，可以有效地提高工作效率、节省时间和降低成本。

本文将从技术实现层面出发，探讨如何基于知识库设计和实现一个高效、智能的问答系统。

一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种能够自动地处理自然语言（NLP）输入并输出相应答案的软件应用程序。

在用户和问答系统之间进行沟通交流时，系统利用自然语言处理技术分析和理解问题，从知识库中检索相关信息，并根据问题类型和语义关系生成相应答案。

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在诸多领域中有着广泛的应用，如客服机器人、智能家居、人工助手等。

目前智能问答系统中最普遍的类型分为两类：基于规则和基于机器学习。

基于规则的智能问答系统是通过在系统中内置人类编写的规则集，对输入问题进行逐一匹配和处理，最终返回相应答案。

这种方法需要将所有的信息都先定义好，才能准确地匹配到答案，因此难以覆盖所有的问题类型和场景，而且维护和更新规则集也比较复杂。

基于机器学习的智能问答系统则是利用机器学习技术对海量的语料数据进行学习，提取问题和答案之间的语义关系，从而实现高效的问答匹配。

这种方法通过学习数据集中的相关信息，能够更好地适应自然语言环境的复杂性和变化性，提高了问答系统的健壮性和可扩展性。

二、基于知识库的智能问答系统基于知识库的智能问答系统是一种利用已有领域专业知识构建的知识库来回答用户问题的问答系统。

知识库可以是行业标准、法规政策、常见问题等，通过将知识结构化和存储，再借助问答程序获取问题答案。

在实际应用中，比较典型的知识库型问答系统有百度知道、Quora等问答社区。

这类问答系统一般都是通过手动或自动构造知识库来实现问题的快速响应和准确性，能够有效地提高用户对问题的掌握和领域知识的理解。

但这种方法也存在一些问题，比如完整性、准确性、更新速度等方面并不能完全保证。

基于知识图谱的智能问答系统构建与应用

基于知识图谱的智能问答系统构建与应用

基于知识图谱的智能问答系统构建与应用在当前信息大爆炸的时代，人们获取信息的方式愈加多元和复杂。

在这样的背景下，智能问答系统作为一种人工智能的应用，获得了越来越多的关注和重视。

其中，基于知识图谱的智能问答系统，已经成为了当前研究的热点之一。

一、知识图谱的概念及构建技术知识图谱（knowledge graph）是指以实体和实体之间的关系为基础，构建出的一种语义化的图结构。

知识图谱的构建，需要从多个文本数据源抽取出实体及其属性，并通过对实体和属性之间的关系进行提取和建模，形成一个图形结构。

知识图谱与传统的语义网络不同之处在于，它具有更加丰富的内容表示能力，可以在不同领域的应用中发挥重要作用。

构建知识图谱的过程，可以分为实体识别、关系提取、统一命名实体、跨领域实体链接和知识推理等阶段。

其中，实体识别阶段是指从文本中提取相关有用实体的过程；关系提取阶段则是识别和提取实体之间的关系。

统一命名实体，是将不同来源及描述方式的同一实体统一起来。

跨领域实体链接是指将不同语言、领域、时间的相同实体链接起来。

最后，知识推理则是在知识图谱上进行规则推理，从而实现知识的进一步挖掘和发掘。

二、基于知识图谱的智能问答系统的构建基于知识图谱的智能问答系统，就是利用知识图谱的信息，通过自然语言处理技术，实现用户的问题与知识图谱中的实体之间的匹配，从而回答用户的问题。

该系统的构建可以分为问题分类、语义分析、答案生成和答案排序等环节。

其中，问题分类阶段是指将用户的问题分类到相应领域。

语义分析则是将用户的问题转换成对知识图谱的查询语言。

答案生成可以通过对知识图谱上相关实体及其属性的查询结果进行转换，生成符合用户需求的答案。

最后，为了保证生成的答案有效性和可靠性，需要对答案进行排序和评价。

三、基于知识图谱的智能问答系统的应用基于知识图谱的智能问答系统已经在多个领域得到了广泛的应用。

例如，在医疗领域，借助知识图谱的知识库，智能问答系统可以帮助医生对病例进行分析和诊断；在金融领域，基于知识图谱的智能问答系统可以有效地回答投资者的疑问，并提供个性化的理财建议；在旅游领域，基于知识图谱的智能问答系统则可以为游客提供旅游咨询和行程规划等服务。

基于知识图谱的自动问答系统设计与实现

基于知识图谱的自动问答系统设计与实现

基于知识图谱的自动问答系统设计与实现自动问答系统是一种能够自动回答用户提出的问题的计算机系统。

随着人工智能和自然语言处理的快速发展，基于知识图谱的自动问答系统成为了当前研究的热点之一。

本文将介绍基于知识图谱的自动问答系统的设计与实现。

一、系统设计基于知识图谱的自动问答系统的设计包括以下几个关键步骤：1. 知识图谱构建：需要从多个数据源中收集和整合相关的知识，并利用技术手段将这些知识结构化地存储为知识图谱。

知识图谱可以采用图数据库或者关系型数据库的形式，以便于后续的问题匹配和查询。

2. 自然语言理解：系统需要具备自然语言理解的能力，能够将用户输入的自然语言问题转化为计算机可理解的形式。

这个步骤涉及到词法分析、语法分析、语义理解等技术。

3. 问题匹配：将用户提出的问题与知识图谱中的知识进行匹配。

这个步骤可以采用基于规则的匹配方法，也可以使用基于机器学习的方法，如文本相似度匹配算法等。

4. 答案生成：通过匹配到的知识，在知识图谱中查找相应的答案。

可以通过图搜索算法或者数据库检索技术来实现。

5. 答案排序和展示：对生成的答案进行排序和过滤，根据可信度和相关度等指标，将最优的答案展示给用户。

二、系统实现基于知识图谱的自动问答系统的实现需要结合多个技术和工具。

下面将介绍一些常用的实现方法：1. 数据收集与知识抽取：首先，需要从互联网上收集相关领域的知识数据，可以使用爬虫技术从多个网站抓取数据。

然后，对抓取到的数据进行清洗和结构化处理，提取出知识图谱中的实体、属性和关系信息。

2. 知识图谱构建工具：可以利用各种图数据库或者关系型数据库来搭建知识图谱。

常用的图数据库包括Neo4j、DGraph等，关系型数据库可以使用MySQL、PostgreSQL等。

3. 自然语言处理工具：常用的自然语言处理工具包括NLTK、Stanford NLP、SpaCy等，可以用于实现自然语言理解的各个步骤，如分词、词性标注、句法分析等。

基于知识图谱的智能问答系统设计与开发

基于知识图谱的智能问答系统设计与开发

基于知识图谱的智能问答系统设计与开发智能问答系统是一种基于自然语言处理和人工智能技术的应用，能够从大规模的知识资源中获取信息并以自然语言回答用户提出的问题。

其中，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，在智能问答系统的设计和开发中具有重要的作用。

本文将介绍基于知识图谱的智能问答系统的设计与开发。

首先，为了构建一个基于知识图谱的智能问答系统，我们需要搭建一个完备的知识图谱。

知识图谱是由实体（Entity）和实体间的关系（Relation）组成的，每个实体和关系都具有唯一的标识符和属性信息。

我们可以从多种资源中获取知识，如百科全书、文本语料库、结构化数据库等。

通过信息抽取和实体链接等技术，我们可以将这些资源中的知识转化为一个完备的知识图谱。

接下来，我们需要设计一个问题理解模块，用于将用户提出的自然语言问题转化为机器可理解的形式。

该模块需要包含自然语言处理技术，如分词、词性标注、命名实体识别等来抽取问题的关键信息。

同时，我们还需要设计一个实体链接模块，将问题中的实体链接到知识图谱中的对应实体。

这样，我们就可以根据问题和关联的实体在知识图谱中进行查询。

在问答过程中，我们还需要设计一个问题匹配与推理模块，用于在知识图谱中查找与问题相关的信息并进行推理。

这个模块需要使用图匹配算法和关联规则挖掘等技术来寻找与问题相匹配的图谱路径和推理链条。

通过这个模块，我们可以回答那些需要跨多个实体和关系来获取答案的复杂问题。

最后，我们需要设计一个答案生成与评价模块，用于将获取到的信息生成自然语言回答，并进行答案的质量评估。

这个模块需要考虑生成回答的流畅度、准确性和可读性等指标。

其中，答案质量评估可以通过与相关领域的专家进行比对或者利用预训练的语言模型进行打分来实现。

除了上述关键模块外，为了提高智能问答系统的性能，我们还可以引入一些其他的技术。

例如，可以利用机器学习技术来改进问题理解和推理模块，使系统能够更好地识别和处理各种类型的问题。