【摘 要】
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提出了一种基于Ontology的智能问答系统模型及设计框架。利用Stanford Parser语法解析工具对句子进行语法分析;通过规则引擎对语法树产生的类型依赖关系进行处理,得到句子中
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,华中科技大学图像识别与人工智能研究所
【基金项目】
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湖北省教育厅自然科学研究项目(Q20141212)
论文部分内容阅读
提出了一种基于Ontology的智能问答系统模型及设计框架。利用Stanford Parser语法解析工具对句子进行语法分析;通过规则引擎对语法树产生的类型依赖关系进行处理,得到句子中的语义信息,生成中间表达式语言DRS。在训练问答系统时,把DRS转换成Ontology三元组存储到RDF库中;而在查询问答系统时,把DRS转换成Sparql查询语句,通过执行Sparql得到查询结果。实验结果证明：这种方案实用、可行,而且可以通过引入本体词库提高问答系统回答的准确度和查询范围。所提供的方法适用于针对特定领域进
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