中文问答系统中问题分类和关键词扩展的研究

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问答系统与传统的检索系统不同,问答系统是针对用户输入的问题,先进行问题分析处理,然后通过检索的形式找到和问题相关的文档,然后对这些文档做进一步处理,抽取出和用户提出的问题紧密相关的答案,而不是返回大量的网页或文档,从而克服了检索系统的一个缺点,即不需要用户对检索到的文本或网页做进一步的筛选了。问答系统主要有四个模块:问题分类模块,关键词抽取与扩展模块,信息检索模块,答案抽取模块。本文首先对问答系统中的关键技术做了介绍,对比了问题分类的方法之间的优劣,同时也介绍了关键词扩展和答案抽取的常用方法。然后具体的研究了问题分类算法和关键词扩展算法,通过基于规则的分类算法与基于统计的分类算法相结合的算法提高了问题分类的准确率,最后,通过实验对比了基于规则的分类算法、基于统计的分类算法还有二者相结合的分类算法,实验结果表明二者相结合的分类算法是可行的,是有效的;通过同义词扩展和语义扩展相结合的关键词扩展算法改进了关键词扩展的有效性,实验结果表明这种扩展方法是有效的。
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