面向农民的问答系统问句处理研究*

为提高农民获取信息的便利性,文章着重面向农民问答系统的开发,提出问答系统由知识库构建、问句处理、信息检索、答案抽取4个模块组成,其中问句处理是研究重点。在总结农民问句特点的基础上,提出基于疑问词和短语的问句分类方法,并在问句处理过程中采用去除客气词、建立针对非正式疑问词和无疑问词时的“特殊规则表”等方法,以有效地进行问句归类及关键词提取。同时利用所构建的“同义词扩展词表”扩充关键词,并设定不同的权重基准,为信息检索模块的处理奠定基础。     

汉语框架网络问答系统问句处理研究

问句处理是问答系统的首要问题。汉语框架网络问答系统旨在以汉语框架网络本体为基础,选择法律领域作为研究对象,进行问句处理的研究,探索新型的问答系统设计技术,来满足用户准确检索信息的需求。本论文利用依存关系表示查询问句的句法关系,并将查询问句与问句模板库中的模板进行匹配,最终确定查询问句的配价模式,实现对查询问句的框架语义标注,为下一步基于问答的框架语义检索系统的设计奠定基础。     

自动问答系统QA的研究与实现

文章介绍了能自动在大量数据中找出问题答案的自动问答系统.具体介绍了自动问答系统的定义;分析自动问答系统的发展现状、自动问答系统的分类以及与传统信息检索的区别;重点研究了自动问答系统使用的技术;最后使用浅层句法分析、命名实体抽取、段落分割排序等技术设计了一个自动问答系统的实现模型.     

中文问答系统模型研究

问答系统是信息检索的高级形式,也是该领域的研究重点和热点。本文较全面地分析了中文问答系统所涉及的关键技术和知识资源平台,提出了一个完整的中文问答系统处理模型,对系统的运行机制和处理流程作了清晰的描述,最后详细讨论了问答系统中的两个关键算法,即形式化扩展算法和答案抽取算法。     

基于文本蕴涵的受限领域自动问答方法研究

本文提出了一种用于受限领域自动问答的新方法.与传统的自动问答方法不同,该方法不对用户问题进行语言分析以生成结构化的查询,而是利用文本蕴涵技术从自动生成的假设问题库中寻找用户问题所蕴涵的假设问题,然后利用该假设问题所附的答案指南获取用户问题的答案.该方法的优点之一是不需要复杂的语言处理就可以回答复杂的问题,而且正确率较高;优点之二是可以利用本体方便地生成不同语种的假设问题,实现跨语言问答.本文基于英文提问对该方法进行了测评,测评结果表明几乎所有的用户问题都可以基于生成的假设问题来直接或间接地回答,回答的正确率达到65.6%.     

基于本体的急救知识移动问答研究

移动网络技术的迅猛发展以及移动设备终端的日益普及,使得移动应用需求迅猛增长,特别是移动搜索,成为研究的热点.自动问答是一种重要的搜索形式,相对于传统的搜索方式,问答系统能更好地改善搜索质量,提供更全面、准确的知识检索服务.综述和分析信息检索以及本体研究现状可以看出,领域本体已经被广泛的引入到信息检索领域,通过领域本体和知网,可以实现查询关键词的语义扩展,从而提供更灵活、丰富的查询功能.而目前人们普遍缺乏急救知识,构造急救知识领域本体并应用到一个实际的移动问答系统之中,并将问答系统应用到移动设备上,增加了人们获取急救知识的渠道.当危急事件发生时,人们可以通过手机及时获取急救知识,能减少生命财产损失.另外,急救知识问答系统在手机等移动设备上实现,也为知识管理等研究提供了一个全新的接入方式.     

Semantic-Syntactic Analysis for Question Answering and Definition Extraction

This paper studies the contribution of semantic and semantic–syntactic analysis to the effectiveness of solving applied text-processing tasks: question answering and extraction of definitions from scientific publications. Methods for solving these problems, which, in addition to morphological and syntactic structures, also use semantic structures of texts, are presented. We carried out the experimental evaluation of these methods and comparison of two approaches to syntactic and semantic analysis: separate and joint semantic–syntactic parsing.     

基于Web的开放领域问答系统研究

主要对基于Web的开放领域问答系统及其涉及的信息检索、信息抽取、自然语言处理等相关技术内容进行了分析研究。提出了系统的一般结构，并对系统中问题分析、信息检索、答案生成各部分功能步骤进行了总结和分析。     

面向图书馆关联数据的自动问答技术研究

早期针对语义网的自动问答主要是面向单一RDF数据集,随着网络上相互关联数据集的急速增加,迫切需要将自动问答扩展到多个RDF数据集,但同时在语义标注、答案整合方面也带来了更大的难度与挑战。本文提出了一种面向图书馆关联数据的自动问答新方法,通过将自然语言提问转换为结构化的SPARQL查询,从图书馆领域相互关联的五个RDF数据集中提取特定答案。该方法的创新点在于,将问句分为涉及一个数据集的简单句和涉及多个数据集的复杂句分别进行处理,又将简单句分为查询属性和查询实例两种类别分别制定SPARQL查询构建规则,将复杂句分解成若干个简单句进行处理,有利于SPARQL查询的构建和答案的整合。 通过实验测评,100个问句的回答精确率达到91%,表明这是一种行之有效的问答方法,对于促进关联数据在图书馆中的应用具有重要意义。图5。表5。     

Democracy or Republic: Answering a Frequent Reference Question

This article frames the issues that the writers of the U.S. Constitution left as one of their writing legacies. The writers settled on the idea of founding a republic rather than a monarchy or democracy because they believed it the most stable form of government available to them. Their debate over “republic or democracy” found its way quickly into political discourse, with theoreticians like Will Butts and Eugene Volokh offering different views about which terms worked best to describe some of the political disagreements of modern times. This essay is best read in association with the short article on civic education by Reneé Critcher Lyons, which follows this article.     

基于冗余的仿真问答系统的轻量级局部文本分析

近年来,基于冗余的仿真问答系统因其轻量性及高效性受到越来越多的关注.与分析法不同的是,冗余法不需要大量的语料库也能得到满意的检索结果.这些方法通常重视全文信息而忽视局部环境,而局部环境往往可能包含了大量关于自然语言问题和答案间语义及语法关系的信息.本文中,我们介绍了一种新的轻量级局部文本分析技术以及实现该技术的Askdragon问答系统.该系统只需向搜索引擎提交一个不太严谨或较为模糊的问题,然后选取小部分高质量的检索结果进行答案抽取即可.问答系统在保持较高精度的同时还显著提升了效率.文章最后使用TREC(Text Retrieval Conference)问题集和四个时间类问题集对该系统进行了评测,评测结果显示系统的性能可以匹敌甚至超越了目前最先进的问答系统,如ARANEA和QUANTA.     

基于“问题-用户”的网络问答社区专家发现方法研究

[目的/意义] 以网络问答社区为研究对象,提出基于“问题-用户”传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程] 通过分析开放问答模式的特点,以“问题”和“用户”为节点、“答题关系”为有向边,构建“问题-用户”权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论] 提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。     

基于常用问题集的问答系统设计与实现

针对图书出版领域的常用问题集研制自动问答系统,重点解决问句索引与检索问题。在问句索引中提出结合分词与词性标注、浅层语义分析等方法来索引问句;在问句检索中提出基于特征向量空间和语义类的方法来计算问句相似度。最后对该系统进行实现。     

基于词共现模型的常问问题集的自动问答系统研究

在自动问答系统中引入基于Frequently asked questions(FAQ)的辅助模块满足常见问题的回答是一种有效的手段,其中关键问题是用户提出的问句与FAQ中问句的相似度比较,找出FAQ中最相似的问句,并返回对应的答案.本文将词共现模型引入到问句的相似度匹配中,利用互信息构造共现词汇,同时,结合相关关键词个数及问句长度等信息计算问句之间的相似度.相关实验结果表明,结合词共现模型的FAQ自动问答系统具有较高的准确率和较快的响应速度.     

引入众包的MOOC在线问答系统实现研究

为了提高MOOC在线问答系统的实时性并增加激励机制,引入众包的激励机制建模——MOOC在线问答。首先设计MOOC在线问答系统流程,并对在线问答的每个阶段进行建模;在此基础上,设计高效的学生选择算法,根据学生回答问题的历史确定学生的程度,从而激励不同程度的学生参与课堂提问;最后实现MOOC在线问答系统,包括教师提问模块、学生选择模块、学生回答模块和教师评分模块。该系统已经应用于真实的MOOC课程,对教师与学生的满意度调查表明该系统能够支持实时的MOOC在线问答,可激励学生积极参与问答。     

国内外交互问答平台的研究进展与特色分析

网络用户对高质量信息的需求促使搜索引擎公司开发出新的服务方式--基于搜索的交互问答服务.交互问答服务作为一种知识分享工具,有助于发挥群体智慧.文章分析了交互问答平台在理论和实践中的进展,选取国内外6个有代表性的交互问答平台,从不同层面探讨其应用情况.最后,总结出交互问答平台的发展特色.     

中英文网络问答社区比较研究与评价实验

对Web2.0环境下12个典型的中英文网络互动问答社区的基本信息、交互性、个性化服务等方面进行比较研究,并通过一个问答实验按照三个领域4类问题,对其回答问题的质量与效率等方面进行评价。研究结果对网络问答社区的进一步完善与发展提出建议。     

基于汉语框架网络本体的问答式语义检索系统分析与设计

通过对检索资源及用户检索提问的语义解析,采用基于概念图匹配的语句相似度计算方法,不仅可得到与检索条件精确匹配的信息资源,而且还能查询到与检索条件语义相关的隐含信息资源,提高信息查全率和查准率。最后,用一个语义检索实验系统验证系统分析与设计的可行性和有效性。     

网络问答社区与联合参考咨询比较与评价

为改善Web20环境下图书馆的参考咨询服务,借鉴网络问答社区的咨询服务模式,采用对比分析与问答实验的方法,对网络问答社区与联合参考咨询的运行机制、咨询内容、个性化服务等内容进行调研;对经济学、文学和图书馆学3个领域的事实性问题、列举性问题、定义性问题、探索性问题等4类问题的回答质量与效率进行评价。实验结果表明,网络社区的回复数量多,响应速度快,而参考咨询系统更擅长事实性问题的解答。联合参考咨询应借鉴网络问答社区多样化的运作机制和有效的回答问题方式。IPL2的服务理念值得在参考咨询系统中推广。表10。参考文献19。     

New Directions in Agenda-Setting Theory and Research

As agenda-setting theory moves toward its 50th anniversary, its productivity in the past and at present augurs a highly promising future. In this essay, the original theorists trace the development of agenda setting and identify seven distinct facets. They explore three of the seven facets—need for orientation, network agenda setting, and agendamelding—in greater detail because those are particularly active arenas of contemporary research. Grounded in more than 40 years of productive collaboration among the authors, this inaugural Deutschmann Scholars Essay offers numerous new ideas about recent trends in and future directions for agenda-setting theory and research. The three authors are all recipients of AEJMC's Paul J. Deutschmann Award for Excellence in Research recognizing a career of scholarly achievement. The Deutschmann scholars observed that this may well be the most original article they have ever written together.