【摘 要】
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针对传统信息检索的低准确率、低问句理解现象,提出基于领域本体的自动问答系统DO2AS,通过本体的创建,中文问句的预处理,获取问句主干语法结构,并与语料问句模型相似计算,抽
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61603106),2018年广州市高校创新创业教育项目(201709k56),2017年广州市教育局市属高校教育教学改革项目(2017A05).
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针对传统信息检索的低准确率、低问句理解现象,提出基于领域本体的自动问答系统DO2AS,通过本体的创建,中文问句的预处理,获取问句主干语法结构,并与语料问句模型相似计算,抽取二元成分进行SPARQL语义检索。文章以《数据结构》课程中'树'章节为例,分析了知识点间关系,创建了领域树本体,对问句分析、语义检索,从而抽取答案。实验结果验证了系统的可行性,同时分析了中文自然语言问句处理过程中遇到的困难,为后续的研究提供方向。
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