【摘 要】
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传统搜索引擎在查询网络数据时,返回的往往都是包含许多噪声的数据,查询效率低下。随着人工智能技术的发展,自动问答系统逐渐成为新的人机交互方式。知识图谱的出现为自动问答系统提供了更加精准的答案来源,基于知识图谱的问答系统也成为一个研究热点。然而,由于中文文本的表现形式复杂多样,传统的知识问答方法很难运用到大规模的中文知识库问答系统中。为提高中文知识问答系统的准确率,本文以开放域中文知识图谱为知识来源,
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传统搜索引擎在查询网络数据时,返回的往往都是包含许多噪声的数据,查询效率低下。随着人工智能技术的发展,自动问答系统逐渐成为新的人机交互方式。知识图谱的出现为自动问答系统提供了更加精准的答案来源,基于知识图谱的问答系统也成为一个研究热点。然而,由于中文文本的表现形式复杂多样,传统的知识问答方法很难运用到大规模的中文知识库问答系统中。为提高中文知识问答系统的准确率,本文以开放域中文知识图谱为知识来源,将中文知识问答系统划分为实体抽取和属性映射两个关键步骤。首先,针对实体抽取阶段传统命名实体识别方法的不足,本文通过改进后的BiLSTM-CNN-CRF模型进行问句命名实体识别。模型利用CNN提取局部信息的优点和LSTM提取时序信息的优点共同对问句进行编码,提高问句实体识别的准确率。此外,针对实体链接不准确的问题,本文使用编辑距离进行优化。其次,针对属性映射阶段传统方法的不足以及问句和候选属性自身的特点,本文设计并实现Multi-Granularity based Attentive LSTM and CNN（MGBA-LSTM-CNN）模型,从不同层次对问句和候选属性进行编码,然后使用余弦距离计算问句语义向量和候选属性语义向量的相似度,找到与问句最相似的知识三元组,从而找到最终答案。最后,本文使用实体抽取与属性映射两部分的最优模型实现中文知识问答原型系统,该系统可以精确回答用户提出的自然语言问句。同时,本文使用公开数据集对系统进行测试,结果表明本文设计的相关模型以及系统是有效可行的。
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