基于概念和统计的问答系统实现机制.pdf

第46卷第2期 大连理工大学学报 Vol-46，No．2 2O O6年3月 of of Mnr．Z00 6 Journal DaIi粕UniversityTechnology 基于概念和统计的问答系统实现机制 林鸿飞～， 丁洪文2， 杨志豪1， 赵 晶 (1．大连理工太学计算机科学与工程系，辽宁大连116024 2．吉林市教育局，吉林吉林132012) 摘要：问答系统与有哪些信誉好的足球投注网站引擎相比答案精练准确、“噪音”较少．为此结出了基于概惫和统计的 问菩系统实现机制．首先确定焦点类型和善案类型，对于习=同类型的焦点实行分级概念扩 充；以段落为基本单元．利用潜在语义分析技术获取相关文本段落；培出了问题与句子的匹配 算法和基于问题相似度的答案抽取算法；通过对语料进行潜在语义索引和增加FAQ反馈．不 断增强系统的回答能力．依此研制的大学概况问答系统获得了较好的效果． 关键词：问答系统；概念扩充；潜在语义分析；句子相似性；段落匹配 中图分类号：TP391文献标识码：A 0 引 言 的权威性．每一年参加TREc评测的系统都有几 QA 十个之多，开放式的TRECTrack极大地促 问答系统有着相当长的历史．1950年著名的 进了问答系统的发展o]． 英国数学家图灵提出了“机器智能”的概念，并且 问答系统在我国也得到了广泛的关注[5]．目 提出了判断一个计算机系统是否具有智能的实验 前成型的系统中，有一些采用基于人工智能中知 方法，也就是通过自然语言问答的方式，判断机器 识和推理的方法完成较小规模的问答系统，它依 是否具有智能，这种被称为“图灵测试”的方法是 赖于领域知识库的建设和规则推理的约束“]．还 最早的问答系统模型． 有一些系统开始尝试采用统计方法，利用问题与 随着因特网的发展，问答系统的研究也进入 文本片段的相似关系来确定答案．另外有一些系 一个新的阶段．1993年诞生了自然语言问答系统 统采用语法语义分析方法来帮助确定问题的类型 sTART，它能够回答针对MIT信息实验室的地 和答案“、7j． 理学知识的用户提问．sTART系统[13将信息组 本文给出基于概念和统计的问答系统实现机 织成主体一关系一对象的三元组形式来存放系统 制，基本思想是首先确定问题的焦点和答案的类 知识以及回答问题．Kupiec等01设计了MURAX 型，然后通过训练语料，以文本段落(自然段)为 问答系统，该系统使用百科全书作为知识库来回