基于检索和知识图谱结合的开放域中文问答系统设计与实现
这是一篇关于中文问答系统,多问答模式,问句分解,问句匹配,语义实体识别的论文, 主要内容为问答系统作为一种自动问答的智能答疑方式,基于深度学习和自然语言处理相关技术,通过分析自然语言问题,充分理解用户意图并实时反馈答案,兼具精准性、敏捷性、高效性,传统的问答模式根据信息来源和格式可以分为离线检索、在线检索和知识图谱检索。离线检索问答系统基于文档型的问答对,检索效率和准确率高,适用于专业性较强的限定领域;在线检索问答系统基于在线社区问答,数据时效性高范围广,适用于开放域的信息检索;知识图谱问答系统针对事实型问答,以大型语义库作为数据支撑,适用于知识类检索。虽然以上三种问答系统在特定应用场景下具备较好的问答效果,但是单一模式的问答系统无法充分利用不同来源的信息,并且难以从跨领域的数据中筛选出最佳答案,使得问答系统的灵活性和准确性受到影响。本文的开放域中文问答系统应用于智能客服平台的智能问答模块,充分融合三种单一问答模式的优点,旨在为不同业务领域提供智能咨询服务。具体研究工作包括以下几个方面:首先,提出了基于语义解析的问句分解方法框架。为了解决问句分析阶段仅使用命名实体识别和语义角色标注算法无法有效区分语义实体的问题,本文在语义解析工具的基础上,提出SDP-enhance方法,通过实体词特征、连续实体特征、连接词特征、反转词特征、修饰词特征等多个维度的特征组合分解问句,识别有效的语义实体,提取包含并列和叠加关系的三元组语义槽,并提出OSG-enhance方法,通过知识图谱进行实体链接和实体扩充,提高语义实体的覆盖率。其次,提出了基于多标签分类和句向量相似度的问句匹配方法。在数据预处理阶段,选取高质量的开放域中文问答对,根据标签关键词构造每个标签对应的语义空间,通过文本分类算法得到问句的标签,再通过句向量算法将问句转换为向量形式归类到问句标签对应的语义空间下;对于用户输入的问题,先计算出问句的候选语义空间集合,然后遍历候选语义空间,通过计算问句和候选问题的句向量相似度得到相似度最高的10个候选问题。最后,在实验中对本文提出的方法进行有效性验证,设计与实现了应用于智能客服平台中的开放域问答系统,并在生产环境中对系统服务进行验证。通过实验验证,基于语义解析对问句进行分解,能提高语义实体识别的准确率,进而在一定程度上提高问句生成和答案抽取的准确率;基于文本分类和句向量模型对问句进行分步匹配,有利于加快候选问题集的匹配速度,提高检索效率。系统使用本文提出的问句语义分解方法和问句分步匹配方法,实现了三种问答模式下的问句分析、问句重构、信息检索、答案抽取、答案生成的完整问答流程。系统测试结果表明,本文设计的应用于智能客服平台的开放域中文问答系统拥有良好的准确性和系统响应时间。
保险领域知识问答系统的研究与实现
这是一篇关于自然语言处理,问句理解,问句分类,问句匹配的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的迅速发展和普及,各行各业都开始提供网络平台来完成与用户的交流与交易。为了能够及时地解答用户的疑惑,提高用户的使用体验,服务提供商通常都会提供人工客服平台来与客户进行交流,从而避免不必要的经济损失。然而,面对海量的在线使用者,人工客服会不可避免地遇到大量重复雷同的问题,消耗很多不必要的人力资源,在这种情况下,研发一个能够自动与用户完成问答交流的知识问答系统就显得尤为重要。在构筑知识问答系统的过程中,需要将用户输入问句映射到已有知识库问句中,而对问句分类能够缩小候选问句的数量,提升系统的响应效率,因此本文针对问句分类问题进行了深入的研究。本文基于对常见分类模型的研究结果,调研并实现了 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知机)分类模型、CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)分类模型、LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)分类模型三种常见的神经网络分类器。而后针对保险领域中的问句语料,提出了组合分类模型。利用线性回归的方法,将MLP、CNN、LSTM三种成熟的分类模型加以组合,构造了针对于本系统的组合分类模型,最后分别基于语料测试集和人工设计的问句测试集,设计实验对比了各个分类模型的分类效果,提高了问句分类模型的准确率。本文基于知识问答系统领域的研究现状,利用前文所述的研究成果,应用开源组合开发框架Spring,SpringMVC,MyBatis,实现了一个基于保险领域语料的知识问答系统。本文所设计实现的问答系统,在接收到用户的输入问句后,会对输入的问句依次进行问句理解、问句分类和问句匹配三步操作,从而在已经构筑好的知识库中寻找到相似的问句,将答案反馈给用户。如果问答系统无法在知识库中找到合适的答案,则通知工作人员进行人工回复,而后将人工问答的数据增加进数据库中,从而使得本系统具备不断完善,自我成长的能力。在问句理解模块,从多个维度研究归纳了理解问句隐含信息的方法,调研实现了各种问句理解的功能,包括:中文问句的分词处理,词向量模型的训练,问句疑问方向的识别,问句疑问类型的判断,问句句法结构的分析,问句主体的提取,语境上下文的补充等等。在问句匹配模块考虑到本文系统的独特环境,设计实现了基于问句理解结果的问句匹配模型,完成问句匹配的工作。
保险领域知识问答系统的研究与实现
这是一篇关于自然语言处理,问句理解,问句分类,问句匹配的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的迅速发展和普及,各行各业都开始提供网络平台来完成与用户的交流与交易。为了能够及时地解答用户的疑惑,提高用户的使用体验,服务提供商通常都会提供人工客服平台来与客户进行交流,从而避免不必要的经济损失。然而,面对海量的在线使用者,人工客服会不可避免地遇到大量重复雷同的问题,消耗很多不必要的人力资源,在这种情况下,研发一个能够自动与用户完成问答交流的知识问答系统就显得尤为重要。在构筑知识问答系统的过程中,需要将用户输入问句映射到已有知识库问句中,而对问句分类能够缩小候选问句的数量,提升系统的响应效率,因此本文针对问句分类问题进行了深入的研究。本文基于对常见分类模型的研究结果,调研并实现了 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知机)分类模型、CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)分类模型、LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)分类模型三种常见的神经网络分类器。而后针对保险领域中的问句语料,提出了组合分类模型。利用线性回归的方法,将MLP、CNN、LSTM三种成熟的分类模型加以组合,构造了针对于本系统的组合分类模型,最后分别基于语料测试集和人工设计的问句测试集,设计实验对比了各个分类模型的分类效果,提高了问句分类模型的准确率。本文基于知识问答系统领域的研究现状,利用前文所述的研究成果,应用开源组合开发框架Spring,SpringMVC,MyBatis,实现了一个基于保险领域语料的知识问答系统。本文所设计实现的问答系统,在接收到用户的输入问句后,会对输入的问句依次进行问句理解、问句分类和问句匹配三步操作,从而在已经构筑好的知识库中寻找到相似的问句,将答案反馈给用户。如果问答系统无法在知识库中找到合适的答案,则通知工作人员进行人工回复,而后将人工问答的数据增加进数据库中,从而使得本系统具备不断完善,自我成长的能力。在问句理解模块,从多个维度研究归纳了理解问句隐含信息的方法,调研实现了各种问句理解的功能,包括:中文问句的分词处理,词向量模型的训练,问句疑问方向的识别,问句疑问类型的判断,问句句法结构的分析,问句主体的提取,语境上下文的补充等等。在问句匹配模块考虑到本文系统的独特环境,设计实现了基于问句理解结果的问句匹配模型,完成问句匹配的工作。
基于检索和知识图谱结合的开放域中文问答系统设计与实现
这是一篇关于中文问答系统,多问答模式,问句分解,问句匹配,语义实体识别的论文, 主要内容为问答系统作为一种自动问答的智能答疑方式,基于深度学习和自然语言处理相关技术,通过分析自然语言问题,充分理解用户意图并实时反馈答案,兼具精准性、敏捷性、高效性,传统的问答模式根据信息来源和格式可以分为离线检索、在线检索和知识图谱检索。离线检索问答系统基于文档型的问答对,检索效率和准确率高,适用于专业性较强的限定领域;在线检索问答系统基于在线社区问答,数据时效性高范围广,适用于开放域的信息检索;知识图谱问答系统针对事实型问答,以大型语义库作为数据支撑,适用于知识类检索。虽然以上三种问答系统在特定应用场景下具备较好的问答效果,但是单一模式的问答系统无法充分利用不同来源的信息,并且难以从跨领域的数据中筛选出最佳答案,使得问答系统的灵活性和准确性受到影响。本文的开放域中文问答系统应用于智能客服平台的智能问答模块,充分融合三种单一问答模式的优点,旨在为不同业务领域提供智能咨询服务。具体研究工作包括以下几个方面:首先,提出了基于语义解析的问句分解方法框架。为了解决问句分析阶段仅使用命名实体识别和语义角色标注算法无法有效区分语义实体的问题,本文在语义解析工具的基础上,提出SDP-enhance方法,通过实体词特征、连续实体特征、连接词特征、反转词特征、修饰词特征等多个维度的特征组合分解问句,识别有效的语义实体,提取包含并列和叠加关系的三元组语义槽,并提出OSG-enhance方法,通过知识图谱进行实体链接和实体扩充,提高语义实体的覆盖率。其次,提出了基于多标签分类和句向量相似度的问句匹配方法。在数据预处理阶段,选取高质量的开放域中文问答对,根据标签关键词构造每个标签对应的语义空间,通过文本分类算法得到问句的标签,再通过句向量算法将问句转换为向量形式归类到问句标签对应的语义空间下;对于用户输入的问题,先计算出问句的候选语义空间集合,然后遍历候选语义空间,通过计算问句和候选问题的句向量相似度得到相似度最高的10个候选问题。最后,在实验中对本文提出的方法进行有效性验证,设计与实现了应用于智能客服平台中的开放域问答系统,并在生产环境中对系统服务进行验证。通过实验验证,基于语义解析对问句进行分解,能提高语义实体识别的准确率,进而在一定程度上提高问句生成和答案抽取的准确率;基于文本分类和句向量模型对问句进行分步匹配,有利于加快候选问题集的匹配速度,提高检索效率。系统使用本文提出的问句语义分解方法和问句分步匹配方法,实现了三种问答模式下的问句分析、问句重构、信息检索、答案抽取、答案生成的完整问答流程。系统测试结果表明,本文设计的应用于智能客服平台的开放域中文问答系统拥有良好的准确性和系统响应时间。
保险领域知识问答系统的研究与实现
这是一篇关于自然语言处理,问句理解,问句分类,问句匹配的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的迅速发展和普及,各行各业都开始提供网络平台来完成与用户的交流与交易。为了能够及时地解答用户的疑惑,提高用户的使用体验,服务提供商通常都会提供人工客服平台来与客户进行交流,从而避免不必要的经济损失。然而,面对海量的在线使用者,人工客服会不可避免地遇到大量重复雷同的问题,消耗很多不必要的人力资源,在这种情况下,研发一个能够自动与用户完成问答交流的知识问答系统就显得尤为重要。在构筑知识问答系统的过程中,需要将用户输入问句映射到已有知识库问句中,而对问句分类能够缩小候选问句的数量,提升系统的响应效率,因此本文针对问句分类问题进行了深入的研究。本文基于对常见分类模型的研究结果,调研并实现了 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知机)分类模型、CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)分类模型、LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络)分类模型三种常见的神经网络分类器。而后针对保险领域中的问句语料,提出了组合分类模型。利用线性回归的方法,将MLP、CNN、LSTM三种成熟的分类模型加以组合,构造了针对于本系统的组合分类模型,最后分别基于语料测试集和人工设计的问句测试集,设计实验对比了各个分类模型的分类效果,提高了问句分类模型的准确率。本文基于知识问答系统领域的研究现状,利用前文所述的研究成果,应用开源组合开发框架Spring,SpringMVC,MyBatis,实现了一个基于保险领域语料的知识问答系统。本文所设计实现的问答系统,在接收到用户的输入问句后,会对输入的问句依次进行问句理解、问句分类和问句匹配三步操作,从而在已经构筑好的知识库中寻找到相似的问句,将答案反馈给用户。如果问答系统无法在知识库中找到合适的答案,则通知工作人员进行人工回复,而后将人工问答的数据增加进数据库中,从而使得本系统具备不断完善,自我成长的能力。在问句理解模块,从多个维度研究归纳了理解问句隐含信息的方法,调研实现了各种问句理解的功能,包括:中文问句的分词处理,词向量模型的训练,问句疑问方向的识别,问句疑问类型的判断,问句句法结构的分析,问句主体的提取,语境上下文的补充等等。在问句匹配模块考虑到本文系统的独特环境,设计实现了基于问句理解结果的问句匹配模型,完成问句匹配的工作。
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