【摘 要】
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随着计算机技术的快速发展和互联网的日渐普及,问答系统凭借其回复简洁精确、实用度高的特性,受到人们的广泛认可,在实际生活中的使用越来越频繁。传统的问答系统忽略了借助知识对问题本身进行深入的语义理解,而且对于具有明确指令的专业领域缺乏针对性回复,整体的交互能力有限,回复的丰富性欠佳。基于以上现状,本文设计实现了基于知识的问答系统,依靠相关知识对问题进行深度语义理解,根据用户问题、用户属性、所属知识领域
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随着计算机技术的快速发展和互联网的日渐普及,问答系统凭借其回复简洁精确、实用度高的特性,受到人们的广泛认可,在实际生活中的使用越来越频繁。传统的问答系统忽略了借助知识对问题本身进行深入的语义理解,而且对于具有明确指令的专业领域缺乏针对性回复,整体的交互能力有限,回复的丰富性欠佳。基于以上现状,本文设计实现了基于知识的问答系统,依靠相关知识对问题进行深度语义理解,根据用户问题、用户属性、所属知识领域及相关候选知识集生成回复。系统包括协调模块、指令模板回复模块、深度学习回复模块、默认回复模块、问答交互模块共五部分。协调模块负责合理调用指令模板回复模块、深度学习回复模块、默认回复模块,以响应不同情况下的用户问题,返回系统回复。指令模板回复模块用于具有明确指令的领域,通过检索获取回复模板集,填充模板生成系统回复。深度学习回复模块包括以下六部分:（1）通过规则化处理从用户问题中提取出对应实体;（2）采用Pylucene搜索引擎对标注数据集和百科知识数据集构建知识索引库,根据规则化后的用户问题和所属知识领域检索出对应知识集;（3）知识筛选单元对检索出的知识集进行筛选,将筛选合格的知识集作为基于知识的回复生成模型的候选知识集;（4）依据Transformer结构设计基于知识的回复生成模型,将规则化后的用户问题、用户年龄属性、所属知识领域以及通过筛选的候选知识集作为模型输入,使用模型生成回复语句;（5）回复质量检测单元负责评测模型生成回复的合理性和困惑度,将检测合格的回复作为深度学习回复模块的回复语句输出;（6）使用MySQL数据库建立缓存单元,初始化时预存储由模型生成且质量检测合格的回复。在获取到规则化后的用户问题后,先在缓存中查询该实体是否已有对应的回复集,如果有则从回复集中随机选择一条作为系统回复,提高回复效率;若没有对应的缓存回复集,再根据前述五部分的流程生成回复并更新缓存。默认回复模块随机选取默认语句作为系统回复,保障在指令模板回复和深度学习回复都没有生成合格回复时系统的及时响应。问答交互模块采用B/S架构和前后端分离模式,使用Vue.js框架和Python-Flask框架搭建问答交互平台,通过交互界面获取用户问题、年龄属性、所属知识领域,访问服务器以获取对应的系统回复等数据,实现问答交互。
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