面向特定领域的问答系统及其在NAO机器人平台上的实现

发布时间：2017-05-19 13:19

  本文关键词：面向特定领域的问答系统及其在NAO机器人平台上的实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能问答系统有别与传统的搜索引擎,用户提问的是更加多样化、无固定格式的自然语言形式问句query,对于基于关键词的传统搜索引擎来说,返回给户的可能是一些相关的列表,但是智能问答系统要做的更加直接更加智能化,对于query给出明确的答案,因此相对于传统搜索引擎,智能问答系统的实现过程更加困难。问答系统的实现方式有很多种,有些是基于数据库的,有些事基于搜索引擎的。基于数据库的问答系统需要构建一个庞大的知识库,这部分工作量是巨大而繁琐的。基于搜索引擎的问答系统则是省略了知识库构建繁琐的过程,主要是工作集中在问句的理解,答案的抽取和排序。随着信息的逐渐网络化,很多的信息都可以从互联网上获得。与此同时,南京大学计算机系教师信息不统一,对于想了解相关资料的同学来说,信息的零散化、不透明使得很多时候无从查起,没有一个规范化的系统来帮助他们。基于此,本文从现实需求的角度出发,整合各个方面的信息,构建一个基于南京大学计算机系(computer science,CS)教师信息的问答系统。本文着重于限定领域的智能问答,以计算机系教师信息来构建相应的知识库,包括从Web不同网站入口爬取相关内容,解析网页结构,再做相应的信息抽取,进一步整理数据,数据清洗、消解,实体融合,产生结构化知识库。以这样相对完善的CS知识库为基础,同时以课题组购买的法国Aldebaran公司的人型机器人NAO作为硬件平台构建智能问答系统iAskNao。本文主要的研究重点是构建结构化知识库、知识库的Web可视化展示和对问句query的分析和计算。传统构建问答系统的过程一般包括：问句分析、信息检索、答案抽取。本文的侧重点在于系统的搭建过程,主要包括通过Web网页爬取、信息抽取、数据整理、知识库构建、Web可视化展示以及在NAO上搭建融合不同场景下的问答系统,最后将相应的工作都融合在硬件平台NAO上面。NAO机器人本身自带有语音识别的引擎,但是缺点在于是属于插入识别,这样就限制了问句的形式,无法满足用户多样化的问题形式。基于此,本文采用了使用云端语音识别的方法,NAO机器人通过获取用户的语音问句,上次到web云端去识别,再对返回来的识别文字做相应的问句分析、答案检索等一系列处理,这样客服了NAO自带语音识别的问题,使得问句的形式更加多样化,对于后期问答系统的问句的拓展奠定了很重要的基础。
【关键词】：自动问答 问句分析 知识库构建 Web可视化展现 NAO机器人
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3;TP242
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 问答系统介绍11-13
• 1.3 本文的主要工作13-15
• 1.4 本文的组织结构15-16
• 第2章 Web信息抽取16-34
• 2.1 引言16-17
• 2.2 网页爬虫17-23
• 2.3 信息抽取23-33
• 2.3.1 常用的Web信息抽取方法23-26
• 2.3.2 基于DOM和模板解析HTML26-30
• 2.3.3 基于正则表达式的抽取规则30-31
• 2.3.4 基于规则的实体消解指代消解31-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第3章 面向领域问答系统的知识库构建34-42
• 3.1 引言34-35
• 3.2 数据表示形式-三元组35-36
• 3.3 使用RDF做Web数据交互36-38
• 3.4 基于模板的数据整理38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第4章 基于Web的知识库检索系统(iAsk)及其可视化展示42-51
• 4.1 引言42
• 4.2 ARBORJS简介42-43
• 4.3 RDF转化为JSON数据43-44
• 4.4 iAsk系统构建44-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第5章 问答系统在NAO机器人平台上的应用51-57
• 5.1 NAO机器人概述51-53
• 5.2 基于NAO机器人平台的问答系统iAskNao53-56
• 5.2.1 语音识别54-56
• 5.2.2 简单逻辑推理56
• 5.3 本章小结56-57
• 第6章 结论与展望57-58
• 参考文献58-63
• 附录63-64
• 附录1 硕士生期间参与的科研项目63-64
• 致谢64-65

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