【摘 要】
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随着国民经济的发展,民航旅客运输量迅速增长,人工客服的工作面临着巨大压力。旅客出行时常遇到与出行相关的问题,如果得不到及时的答复,将会影响出行满意度,甚至影响旅客行程。伴随着人工智能时代及大数据世代的到来,民航出行问答系统将有助于缓解人工客服的压力。问答系统中,对用户意图的准确识别,将影响后续数据集搜索、答案提取的准确度及效率。与面向开放领域的问答系统不同,民航出行问答系统属于限定领域问答系统,其
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随着国民经济的发展,民航旅客运输量迅速增长,人工客服的工作面临着巨大压力。旅客出行时常遇到与出行相关的问题,如果得不到及时的答复,将会影响出行满意度,甚至影响旅客行程。伴随着人工智能时代及大数据世代的到来,民航出行问答系统将有助于缓解人工客服的压力。问答系统中,对用户意图的准确识别,将影响后续数据集搜索、答案提取的准确度及效率。与面向开放领域的问答系统不同,民航出行问答系统属于限定领域问答系统,其实现需要建立特定的民航问答数据集,构建适合民航领域的意图识别模型,这是本文研究的重点。本文主要研究内容包括:1、为了进行意图识别模型的训练,通过网络爬虫技术获取民航相关网站的问答数据对,然后通过数据预处理技术,形成民航领域问答数据集;2、现存的意图识别模型无法对文本的局部特征和全局特征进行兼顾,造成问句信息丢失,为解决上述问题,本文结合民航旅客出行问句的特点,提出了一种融合自注意力机制（Self-Attention）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和长短期记忆网络（Long Short Term Memory Network,LSTM）的混合模型（SACL模型）,并且与常用意图识别模型进行了对比实验;3、通过研究对比常见的限定域问答系统,选择常问问题集的问答系统,即FAQ（Frequently Asked Questions）系统为研究对象,研究使用倒排表技术及余弦相似度算法进行答案获取,最终完成了民航问答系统的答案提取,在此基础上,采用HTML5+Flask+Python的方式编写系统前后端程序,实现了民航出行问答系统的设计与展示。本文的创新点如下:SACL模型结合了CNN、Self-attention以及LSTM在局部文本特征及长距离特征获取能力的优点,能够适应民航领域的问句形式多样、语句长度不一的特点;探索了倒排表及余弦相似度算法在领域问答系统上的应用,实现了一个完整的民航出行问答系统。本文在民航数据集上进行了意图识别实验及答案提取技术的实验,实验结果表明,SACL模型在民航问答系统的问句分类中,可以取得较好的精确度和F1值,其中F1值达到0.9221;另外,问答系统的答案提取准确率为94.5%,验证了民航出行问答系统的实用性。
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背景糖尿病是一项危害人类健康的世界性公共卫生问题,糖尿病创面愈合是临床重大需求。二氧化碳激光是一种高效,精确和安全的激光治疗系统,现已在临床用于多种皮肤创面疾病的治疗。CO2激光治疗糖尿病创面的研究还尚未大量开展,其在糖尿病创面愈合过程中的应用及效果值得探究。目的应用CO2激光治疗及联合应用CO2激光和纳米银敷料治疗,观察其对糖尿病创面愈合的影响,并研究其组织学改变,为CO2激光及联合治疗应用于临
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