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问答系统综述

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图书馆开展个性化服务的具体措施41读者库数据化结语按照数据存储的需要将图书馆所拥有的读者群体进行库存毋庸置疑信息技术的进步造就了大数据与读者们的亲密接化可以保证读者自身相关信息的准确识别有助于将读者的最新触积极思考并尝试解决图书馆信息服务和资源使用过程ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的大需求进行集中和无缝隙的对接实现一种最佳传递方式的到达保数据问题将是图书馆克服目前资源发现领域技术上和模式上局限证将图书馆内部信息与读者信息进行相互融合一方面能够将更多关键所在有助于服务工作在飞速发展的知识社会中谋求崭新一的服务信息传递给读者自身另外一方面能够让读者更为便捷地将参考文献建让读者数据库的价值全面体现出来
３ 问答 系统 的 分 类
传统的 自动问答系统包括三个主要部分 ： 问题分析 、 信 息检 索 和答案抽取 。 陈谷 川和陈豫认为 自动 问答系统可 以分为 以下三类 ： （ １ ） 直 接基 于文档检 索的 自动问答系统 ：这种系统使用文档检 索技术 ， 针对询 问的关键词检索 出最为接近 的文档 。 这类系统使用 各种途径来判断用户的询 问语句 中的关键词， 但在建立询 问或者提 交答案的过程 中没有使用任何 自然语言处理技术 。 （ ２ ） 基于Ｉ Ｅ 的 自动 问答系统 ： 这种系统把要解决的 问题看作是 次信息抽取 ， 从文档中抽取所需要的实体类型 的信息 。 一般是把 信息填人预先定制好 的模板 ， 或者是在定义 了的 问题集 中找 出匹配 的答案 。 （ ３ ） 基于询 问处理和命名实体抽取技术 的系统 ： 这类系统使用 自 然语言处理技术并对 待参考的答案进行实体识别 。 用到的主要技术 包括浅层 句法分析、 询 问类型识别 、 命名实体识别等 。
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｜ ｊ 孛 技 术
应 用研 究
问答系统综述
李沛晏 朱露 吴多胜
（ 第二 炮兵 工程 大 学信 息 管理 中心 陕 西西安 ７ １ ０ ０ ２ ５ ）
摘要 ： 自动 问答 系统是 网络 高速发展 的必 然产物 。 论 文从 自动 问答 系统 的定义入 手， 系统 的讨论 了其发展 现状 以及 分 类， 然后 对 自动 问答 系统 的
原 理和相 关核心技 术进 行 了阐述 ， 着重说 明 了 中文 问答 系统 面临的难 点 。 对自 动 问答 系统核 心 的三个模 块 ： 信 息检 索、 问题 处理和 答案抽 取作 了深 入 的分析 并 系统 的研 究 了它 的关键技 术， 并对其 应 用前景 和发展 趋势做 了展 望 。
目前 与 Ｑ Ａ研 究 相 关 的 重 要 国 际会 议 主 要 还 有 ＡＣ Ｍ Ｓ Ｉ Ｇ Ｉ Ｒ、 ＡＣ Ｌ 和Ｔ ＡＣ 等。 ＡＣ Ｍ Ｓ Ｉ Ｇ １ Ｒ是信息 检索最具影响力的国际学术会 议， 而ＡＣ Ｌ ￣ ０ 是 自然语言处理方面的 国际顶级会议 ， 它们为 自动 问 答 的研究提供 了很好的展示平 台。 Ｔ ＡＣ 是由ＮＩ Ｓ Ｔ 组织 的一个新 的 会议 ， 该 会议 主要 主持ＱＡ Ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ， 继续推动Ｑ Ａ的研 究。
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５ 问答 系统 的 核 心技 术
浅层句法分析 ： 该技术是近年来 自然语言处理领域 出现的一种 新的语言处理策 略。 在 问题处理阶段通过该技术对用户提 出的问题 进行分析 ， 识别 出问题 的名词短语 、 动 词短语 ， 得出句法树。 在信 息 检索结束 阶段依靠该 技术 对检 索出来的包含答案的片断进行浅层 句法分析并进行实体 匹配。 浅层句法分 析的主要任务是语块 的识别 和分析 。 询问类型识别 ： 经过浅层句法分析形成分列树 ， 其好处在 于可 以根据 问题 的预 期答 案进 行识 别、 分类 。 一般 是根据语义进行分类 比如分成Ｏｂ ｊ ｅ ｃ ｔ 、 Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ 和Ｔ ｉ ｍｅ 等。 而对 应的 问题 通常是Ｗｈ ａ ｔ 、 Ｗｈ ｏ 、 Ｈｏ ｗ ｌ ｏ ｎ ｇ等。 命名 实体 识别 ： 命名 实体 是提 取句子中有确切含 义的名词。 命
关键词 ： 自动 问答 系统发展 现状 分类 基 本原 理 中图分 类号 ： Ｒ ２ ５ ９ 文献标识码 ： Ａ
文 章编 号： １ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ ． ０ ０ ６ ９ 一 Ｏ １
１引 言
自动 问答系统（ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ Ｑ ｕ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ａｎ ｓ ｗｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） ， 简称 问答系统 （ Ｑ Ａ） ， 又称 为人机对话系统（ Ｈｕ ｍａ ｎ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ＨＭＣ ） ， 是指这样一个信息检索系统 ： 用户输入 以自然语言形 式描述的提 问（ 例如 ： 中国共产党 哪一年 成立 ？ ） ， 机器系统从大量的 数据 中查找 出准确 、 简洁 、 人性化的 回答（ 例如 ： １ ９ ２ １ 年） 并反馈给用 户。 自动 问答是 自然语言处理领域 的一个重要方 向， 旨在让用户直 接用 自然语 言提 问并获得答案。 例 如， 用户询问“ 交大在哪儿？ ” ， 问答 系统 回答“ 上海市 闵行区东川路８ ｏ ｏ ｇ － ” 。 传统 的搜索 引擎是根据关 键词检索并将返回大量相关文档集合， 需要用户亲 自去查找 自己相 关的资料 。 从这样的 比较 可以看到 ， 问答系统 的实现将使 用户 在海 量数据 中查找 相关资料时节省大量的时间 。
一
２问 答 系统 的发 展现 状
无论 是苹果公司ｉ Ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ Ｊ ： 火 热的应用Ｓ ｉ ｒ ｉ ， 还是在美 国电视竞 答节 目Ｊ ｅ ｏ ｐ ａ ｒ ｄ ｙ 中打败人类冠军 的Ｗａ ｔ ｓ ｏ ｎ ， 都与 自动 问答直接相 关。 随着 广泛的计算机语言学 的理论 的继续发展 ， 文本理解 和问题 回答 的研究 也得 到 了发展 ， 期间不断地有新 的Ｑ Ａ系统 出现 ， 如 ＵＣ 系统 。 在 当时由于可用的检索数据很少并且难 以获得 ， Ｑ Ａ系统都从 手工整理 的知识库 中寻找答案， 这就限制了这些系统只能应用于专 有 领 域 的 问答 。 ４ 问答 系统 的基 本原 理 由于Ｔ Ｒ Ｅ ｅ 只提供面向英语 的Ｑ Ａ评测， 在加上 中文的复杂性 ， 中 开放领域问答系统是包含知识存储 、 知识表示、 信息抽取 、 自然 文问答系统研究只能说是 刚刚起步 ， 这是一个 十分值得研究 的领域 。 语 言处理等 多方面研究 技术 的综合性 应用系统 。 无论何种 问答系 统， 它们 都具有相似 的体系结构 ， 一般包 括三个主要 部分 ： 问题 处 理 、 信 息 检 索 和 答 案 抽 取 。 其基 本 原 理 如 图１ 所 示 。 ｌ 问蹶 分析

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问答系统中问句分类方法研究综述

问答系统中问句分类方法研究综述

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）。

社区问答系统研究综述

社区问答系统研究综述


ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｅ ｐ ｎ ｅ ｅ ｒｈ ｓｉ ｎ ｉ ｎ ｘ ａ ｄ ｒｓ ａｃ ｅ ｎＣＱＡ． ｃ
Ｋｅ ｗｏｄ Ｃｏ ｙ ｒｓ ｍｍｕ ｉｙｑ ｅ ｔ ｎ ａ ｓ ｒ ｇ Ｕｓｒｂ ｈ ｖｏ ， ｎ ｅ ｔｑ ａｉ ｅｅ ｔ ｎ， ｅ ｔ ｎ ｓ ａｃ ｎ ｔ ｕ ｓｉ ｎ ｗｅｉ ， ｅ ｅ ａ ｉｒ Ｃｏ ｔｎ ｕ ｌｙ ｄ ｔｃｉ Ｑｕ ｓｉ ｅ ｒｈ ｏ ｎ ｔ ｏ ｏ
第３卷 ７
第 １ 期 １
计
算
机

科
学
Ｖｏ － ７ Ｎｏ １ ｌ３ ． １
Ｎｏ ０１ ｖ２ ０
２１ ０ ０年 １ 月 １
Ｃｏ ｕ ｅ Ｓ ｉｎ ｅ ｍｐ ｔ ｒ ｃｅ ｃ
社 区 问答 系统 研 究综 述
张 中峰 李 秋丹
（ 中科 院 自动 化研 究所 北京 １ ０ ９ ） ０ １ ０
测、 问题检 索等 Ｃ ＱＡ 中主要 问题的研 究以及 Ｃ ＱＡ在其他媒体 中的应 用。最后 展望 了 Ｃ Ａ 中下一步值得 研 究的 问 Ｑ
题 。本 讨论 有助 于进 一步 丰 富和 拓 展 Ｃ ＱＡ 的研 究 。 关键词 社 区问 答 系统 ， 用户 行 为 模 式 ， 内容 质 量 检 测 ， 问题 检 索 ＴＰ ９ＴＰ １ ３ ， ３ 文 献标 识码 Ａ 中 图 法 分类 号
ｆ ｒ ｆ ｏ ｉ ｌ ｄ ａ Ｆ ｎ ｌ ， ｉｃ ｓ ｅ ｏ ｅｉｓ ｅ ｏ ｕ ｔ ｅ ｔ ｄ ． ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｎ ｈ ｓｐ ｐ ｒａ ｅｂ ｎ ｆｃａ ｏ ｏ ｍｓｏ ｃａ ｓ ｍｅ ｉ． ｉ ａｌ ｗｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｓ ｍ ｕ ｓ ｆ ｒｆ ｒ ｈ ｒｓ ｕ ｙ Ｔｈ ｉｃ ｓ ｉ ｓｉ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｅ ｅ ｉｉｌ ｙ ｓ ｏ ｎ ｔ
基于自然语言处理的问答系统综述

基于自然语言处理的问答系统综述


谢谢观看
3、自然语言处理：自然语言处理是指利用计算机技术对人类自然语言进行处 理的一种技术，包括文本预处理、词法分析、句法分析、语义理解等任务。在 基于自然语言处理的问答系统中，自然语言处理技术是实现语义理解和回答问构建包括需求分析、系统设计、实现过程和系 统性能评估等方面。
基于自然语言处理的问答系统综述
01 引言
目录
02 相关技术综述
03 系统构建综述
04 应用场景综述
05 未来发展方向
06 结论
随着互联网的快速发展，人们对于快速、准确地获取信息的需求不断增加。传 统的搜索引擎和推荐系统无法完全满足这一需求，因此基于自然语言处理的问 答系统逐渐成为研究热点。本次演示将对基于自然语言处理的问答系统进行综 述，包括相关技术、系统构建、应用场景和未来发展方向等方面。
3、实现过程：实现过程是构建基于自然语言处理的问答系统的具体步骤，它 的主要任务是编写程序代码，实现各个模块的功能。
4、系统性能评估：系统性能评估是构建基于自然语言处理的问答系统的最后 步骤，它的主要任务是对系统的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值等 指标。
应用场景综述
基于自然语言处理的问答系统在各个领域都有广泛的应用，主要包括教育、客 服、电商等场景。
引言
基于自然语言处理的问答系统是指通过自然语言处理技术，对用户提出的问题 进行语义理解，并从已有的知识库或数据库中检索出最合适的答案，以提供给 用户的一种智能系统。这种系统可以帮助人们更加快速、准确地获取信息，提 高获取信息的效率和质量。
相关技术综述
基于自然语言处理的问答系统中涉及的相关技术包括机器学习、深度学习和自 然语言处理等。
1、机器学习：机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过分析大量数 据自动发现规律和模式，并依据这些规律和模式进行预测和决策。在基于自然 语言处理的问答系统中，机器学习技术可以用于自动分类、聚类、命名实体识 别等任务。
问答技术探究综述

问答技术探究综述

简称ＱＡＴｒａｃｋ）后，人们对基于自然语言的问答系统再次产生了浓厚的兴趣，在２００１年和２００２年的ＴＲＥＣ比赛中，ＱＡＴｒａｃｋ是最受关注的评测项目之一。

从第一个英文问答系统ＳＴＵＤＥＮＴ［４０］，到早期著名的ＬＵＮＡＲ系统［４２］，ＲＵＲＡＸ系统［２２］，ＤＡＲＰＡ支持的ＨＰＫＢ工程［３２］和现今由美国ＮＩＳＴ资助的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ［９，１０，１１，１２，１３］，英文问答技术已经获得睦足的发展，研究领域出从初期的限定领域（ＭｏｏｎＲｏｃｋ，ＣｒｉｓｉｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）拓展到开放领域；研究对象从当初的固定语料库拓展到互联网。

目前，比较成功的问答式检索系统有ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ…，ＡｍｓｗｅｒＢｕｓ“和ＳＴＡＲＴ。

等。

其中，ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ虽然接受自然语言提问，但返回的结果还是和提问相关的文章；ＡｎｓｗｅｒＢｕｓ是一个句子级的多语言的问答系统，对于用法语、西班牙语、德语、意大利语或葡萄牙语表述的用户提问，系统返回可能包含答案的８个句子：ＳＴＡＲＴ则真接向用户的自然语言提问提供简洁答案。

例如输入提问：ＨｏｗｍａｎｙｐｅｏｐｌｅｉｎＣｈｉｎａ？系统返回是：Ｉ，２８６，９７５，４６８（Ｊｕｌｙ２００３ｅｓｔ）和国际研究相比，近年来国内从事问答系统的研究机构也在增加，中科院计算所［３］［１７］、复旦大学［２６，２７］部在往届的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ评测中也都获得了良好的成绩。

此外，中科院计算所“、哈尔滨工业大学［４８］、复旦大学［４４］等［３７，４３，４６，４９］在汉语问答技术的研究中也作了有益的探索。

但相比予国外，国内从事问答系统尤其是汉语自动问答技术研究的科研机构还是很少，而且基本没有成型的汉语自动问答系统问世。

～个很重要的原囡是缺乏一个公认的，相对成熟的汉语问答系统评测平台。

３．问答系统的基本原理典型的问答系统通常由三部分组成：提问处理模块，检索模块和答案抽取模块组成，如图Ｉ所示。

图１问答系统原理图。