随着人工智能技术的不断发展,人机对话系统的构建成了研究领域里的一大热点,人机对话的实现离不开计算机对于文本信息(以下简称“文本”)的处理和理解,从现有的研究来看,计算机对于文本的理解还不够智能化。计算机要实现对文本的智能化处理,需要同时对句法和语义进行分析,遇到歧义时,还要结合上下文的语境进行处理,本文的研究亦是基于上述原则展开的。本文研究重点在于命名实体识别和实体关系抽取,为了取得较好的结果,需要将语法规则和语义分析结合在一起。命名实体的识别,通过知识图谱进行总结和梳理,以一种可视化的形式展现出来,同时在最大程度上确保了命名实体的全面性,方便及时查漏补缺。实体关系抽取,要从语法和语义两个方面入手,为了获取较好的语法规则,本文选用了依存句法对其进行分析。该种方法可以用来处理长难句和歧义句,且可以更好地展现出句子的核心和层次性。同时,实体关系的抽取离不开实体关系词的语义映射,这就需要对实体关系进行语义上的分类,而不单单只停留在语法层面。有了语法层面的规则分析以及语义层面的实体关系分类,就可以更好地理解一句话的真实意图,从而达到对于文本信息的处理和识别。本文研究的领域为企业税法,因此研究的目标则为公司税法领域内所涉及到的相关命名实体以及实体关系,本文参考了六本该领域的专业书籍,同时通过百度词条、百度问答、知乎等平台来搜寻企业所涉及的相关税法,对其中所涉及到的命名实体进行总结、划分和归类。在构建实体关系体系时,针对每一种实体关系,也建立了一个与之相对应的词表。使用“Mind Manager(思维导图)-幕布”作为工具,生成该领域中所涉及到的命名实体及实体间关系,然后以图形的方式将它们表现出来。同时,抽取其中所涉及到的命名实体关系,抽取主要是对句法规则进行总结,对新增的句子进行解析,得出相应的分词,在经过分词、词性标注以及句法分析等步骤后,每个句子都会有一个相对应的句法树,每个句法树都可以用相对应的标签来表示。本文选择企业税法领域作为研究对象,与其重要性是密不可分的。税收来源于民众,而服务于民众。无论是从国家或是政府的财政收入还是社会的经济发展状况来看,税收都起到了举足轻重的作用。而税收的依据就是税法,基于此,笔者认为研究企业税法的社会价值十分重要。同时,现阶段,整个社会进入了一个全民创业期。对于创业者来说,他们急需学习相关的企业税法知识,而本文所做的有关于“企业税法”方面的研究将为他们提供一个了解该领域知识的平台。此外,本文在企业税法实体关系抽取研究的基础上,结合当前的研究热点,将研究内容与自动问答系统结合在一起,使得研究结果能够运用到实践中,也让该研究具有了更多的实际价值。综上所述,本文利用依存句法分析技术和语义分类,将其应用于企业税法领域中,试图实现自动抽取命名实体和实体关系的目的,并以此为基础,提出了一套构建该领域的自动问答系统的构想,希望借助该研究,将其运用到实际的自动问答系统之中。