基于结构化数据的双语自动问答系统研究与实现

发布时间：2017-04-03 20:10

  本文关键词：基于结构化数据的双语自动问答系统研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息时代的到来和web2.0技术的快速发展,结构化数据得到极大丰富。由于传统搜索引擎的固有缺陷,自动问答受到越来越多研究者的关注。同时,结构化知识的拥有易用性高、可信度高等特点。因此,研究更加高效、实用的基于结构化数据的自动问答系统,具有非常重要的研究意义和实用价值。本文旨在研究基于结构化数据的问答系统中涉及的关键技术,并在研究的基础上实现基于DBpedia和百度百科三元组结构化数据的双语自动问答系统。论文主要工作和创新点包括:1)分析了问答系统的主要类型和研究现状,阐述了本文的研究背景和研究意义,并详细探讨了问答系统中涉及的关键技术;2)提出并实现了基于依存树的中英文问句分析算法,有效地抽取问句中的关系短语和表述,并提出启发式规则用以改善抽取效果。针对问句的特点,使用有监督机器学习方法,改进了共指消解算法。提出了基于后缀树的候选节点召回和查询扩展的方法,并基于规则对候选节点进行过滤,实现了基于排序学习的实体链接算法;3)提出并实现了融合子图匹配和SPARQL语句的答案抽取算法,提出了基于语义属性的匹配规则,改进了子图匹配算法。对于简单类型问句,系统将问句转化为查询图,进而通过子图匹配的方式在知识库中查找答案,保证系统效率;对于包含最高级、统计等形式的复杂问句,通过转换成SPARQL语句的方式查找答案,增强了问答系统可用性;4)针对中文结构化数据量较小且不完善的问题,通过翻译模块,引入英文知识库帮助回答中文问题。设计并实现了基于结构化数据的双语自动问答系统,最后通过实验验证了系统性能。
【关键词】：结构化数据 问句分析 实体链接 答案抽取 中英翻译
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 研究现状和发展趋势12-14
• 1.3 本文的主要工作和结构安排14-15
• 1.3.1 本文的主要工作14
• 1.3.2 本文的结构安排14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 相关技术16-26
• 2.1 基于结构化数据的问答系统16-19
• 2.1.1 基于关系数据库的问答系统17-18
• 2.1.2 基于本体的问答系统18-19
• 2.1.3 基于XML数据库的自动问答系统19
• 2.2 共指消解相关技术19-23
• 2.2.1 基于规则的共指消解19-20
• 2.2.2 基于学习的共指消解20-23
• 2.3 实体链接相关技术23-24
• 2.3.1 检索模型23-24
• 2.3.2 分类模型24
• 2.4 答案抽取相关技术24-25
• 2.4.1 基于SPARQL语句的答案抽取24-25
• 2.4.2 基于子图匹配的答案抽取25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于依存树的问句分析与理解26-36
• 3.1 问题描述26-27
• 3.2 基于依存树的英文问句分析27-30
• 3.2.1 英文问句中的关系抽取27-30
• 3.2.2 英文问句表述抽取30
• 3.3 中文问句分析30-32
• 3.3.1 基于依存分析的中文问句分析30-31
• 3.3.2 基于字典树的中文问句分析31-32
• 3.4 基于表述对模型的共指消解32-35
• 3.4.1 表述检测32
• 3.4.2 表述对构建32-34
• 3.4.3 实验结果及分析34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 基于排序学习的实体链接36-44
• 4.1 问题描述36
• 4.2 候选知识库节点召回36-37
• 4.3 知识库节点排序37-43
• 4.3.1 排序特征的选择37-42
• 4.3.2 基于排序学习的知识库节点排序42-43
• 4.4 实验结果及分析43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 基于结构化数据的答案抽取44-49
• 5.1 问题描述44
• 5.2 基于子图匹配的答案抽取44-47
• 5.2.1 查询子图的构建和排序45
• 5.2.2 改进的子图匹配算法45-47
• 5.3 基于SPARQL语句的答案抽取47-48
• 5.3.1 SPARQL语句的生成47-48
• 5.3.2 SPARQL语句的执行48
• 5.4 本章小结48-49
• 第6章 BSDQA系统的设计与实现49-60
• 6.1 引言49
• 6.2 BSDQA总体设计49-53
• 6.2.1 实验环境49
• 6.2.2 系统框架49-51
• 6.2.3 处理流程51-52
• 6.2.4 系统演示52
• 6.2.5 系统逻辑结构52-53
• 6.3 系统所用知识库和工具包53-55
• 6.3.1 双语知识库53-55
• 6.3.2 外部工具包55
• 6.4 BSDQA系统各模块的实现55-59
• 6.4.1 问句分析模块55-57
• 6.4.2 实体链接模块57
• 6.4.3 问句翻译模块57-58
• 6.4.4 答案抽取模块58-59
• 6.5 实验结果及分析59
• 6.6 本章小结59-60
• 第7章 总结与展望60-61
• 参考文献61-65
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单65-66
• 致谢66

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本文编号：284904