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汉语框架网络问答系统问句处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
问句处理是问答系统的首要问题。汉语框架网络问答系统旨在以汉语框架网络本体为基础,选择法律领域作为研究对象,进行问句处理的研究,探索新型的问答系统设计技术,来满足用户准确检索信息的需求。本论文利用依存关系表示查询问句的句法关系,并将查询问句与问句模板库中的模板进行匹配,最终确定查询问句的配价模式,实现对查询问句的框架语义标注,为下一步基于问答的框架语义检索系统的设计奠定基础。 相似文献
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汉语框架网络问答系统的问句分析设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
利用框架语义学原理,构建出面向问句分析的语义框架——Q框架,在此基础上实现对问句的语义分析。从语义规则角度提出问句分析设计的思路：基于依存句法树确定不同类型问句的目标词,采取模式匹配方法实现基于Q框架的问句语义分析,通过映射完成对问句的框架语义标注,最终确定问句焦点和问句类型。 相似文献
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本文旨在构建一个中文健康问句分类方法,并通过对高血压相关的健康问句进行人工分类标注,分析公众的高血压相关健康信息需求,同时为研发高血压相关的智能中文问答系统提供语料基础。本研究基于临床问句分类及公众健康信息查询场景层次模型,构建一个四级中文健康问句主题分类方法,并由5位标注员独立地对从某中文健康网站上收集的将近10万条高血压相关提问数据中随机抽取的2000条样本数据进行人工分类标注,以优化和测试该问句分类方法的可靠性,构建标注语料库,并分析公众的高血压相关健康信息需求。5位标注员使用该分类方法进行独立标注的四级类目评判者间信度kappa值为0.63,意味着分类结果可靠,一级大类获得高度一致性（kappa=0.82）,略优于国际上的同类研究。分布在治疗、诊断、健康生活方式、临床发现/病情管理、流行病学、择医六个一级类别中的问句分别占样本总量的48.1%、23.8%、11.9%、5.2%、9.0%和1.9%。所构建的健康问句分类方法可用于组织大型健康问题集,以提高检索效率;分类标注的样本问句可作为高血压相关健康问句自动分类研究的语料;得出的高血压相关健康问句主题分布有助于指导健康网站的知识资源建设。此外,所设计和采用的问句分类方法构建方式、语料标注流程、评判者间信度测量方法等,也可为开放领域及其他受限领域开展用户问句分类与语料构建提供借鉴。 相似文献
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面向农民的问答系统问句处理研究* 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高农民获取信息的便利性,文章着重面向农民问答系统的开发,提出问答系统由知识库构建、问句处理、信息检索、答案抽取4个模块组成,其中问句处理是研究重点。在总结农民问句特点的基础上,提出基于疑问词和短语的问句分类方法,并在问句处理过程中采用去除客气词、建立针对非正式疑问词和无疑问词时的“特殊规则表”等方法,以有效地进行问句归类及关键词提取。同时利用所构建的“同义词扩展词表”扩充关键词,并设定不同的权重基准,为信息检索模块的处理奠定基础。 相似文献
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针对语义检索在实际应用中面临的用户查询意图获取困难、潜在语义索引计算复杂、领域本体覆盖范围小、概念语义类型不丰富、自动化程度低等问题,提出基于WordNet和SUMO本体集成的自动语义检索及可视化模型。实验表明这种模型能够过滤掉大量与用户查询无关的信息,提高信息检索系统的检准率,并很好地满足用户可视化和个性化检索需求。 相似文献
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索引系统主要研究信息的表示、存储、组织和访问。索引主要是标引信息资源外表特征和内容特征，建立相关参见，形成相应索引数据库，基于索引词匹配的查询，通过布尔逻辑模型、模糊逻辑模型、向量空间模型或者概率模型来提高查准率。由于索引词匹配技术很难解决一词多义的现象，相关参照很难解决不确定的相关关系，往往会检索大量的无关信息。近年来，为了提高索引的利用率，索引系统利用语义技术、超链技术、语义网检索技术和知识处理技术，促进索引系统向更高层次发展。本文主要以索引语义为主线，讨论索引语义扩展的方法和技术，结合信息资源管理系统的应用，探讨索引语义功能的实现。 相似文献
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文本检索的潜在语义索引法初探 总被引：5，自引：0，他引：5
传统的文本检索方式是基于提问集合和文本集合的单纯语词匹配检索,然而这并不能解决检索实践过程中存在的同义和多义问题。文章阐述了文本检索的潜在语义索引法的原理并通过实验来验证潜在语义索引可以用来解决同义和多义问题,完善检索系统的性能。 相似文献
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针对现有元数据索引方法因其固有的缺陷而难以应用于复杂的语义网络,提出一种新的基于语义的元数
据索引查询方法。该方法以ＲＤＦ图为数据模型,在路径索引的基础上,为元数据建立索引,并通过路径表达式实现元数据的查询。它能有效的促进领域知识的共享和语义表达,提高元数据的检索效率和查准率,为用户和应用提供语义查询和信息汇集能力。 相似文献
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调研UMLS构成和建设特点,重点研究UMLS在检索方面的应用实例,分析归纳UMLS在语义化、智能化检索方面的功能设计、实现方法与实际效果,以期为基于集成式知识组织系统的智能检索应用的场景功能设计、技术开发和实现,提供借鉴和参考。UMLS在智能检索中的应用主要包括:(1)扩展检索,主要有同义词扩展、等级结构扩展和词组切分扩展等方法;(2)语义检索,基于概念和概念之间的关系进行检索和结果内容表达;(3)问答式检索,包括问题分析、文献检索、语句提取、答案生成和语义聚类。 相似文献
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一个基于本体的信息检索平台 总被引：4，自引：0，他引：4
OntoText实验室的KIM项目是笔者经过实际考察，多方面比较分析后挑选出的比较有代表性的基于本体的信息检索应用实例。本文将对该系统进行深入剖析。 相似文献
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Wiki知识元语义图研究 总被引：6，自引：2，他引：4
从检索模型的视角看,知识检索系统的焦点在于语义和知识组织.数据检索和信息检索是通过标引组织数据和文献,而知识检索则是通过链接知识元和知识结构组织知识.与此同时,Wiki越来越成为内容管理和知识管理的一种流行工具.本文提出了一种基于Wiki平台的知识元语义图系统.分析了Wiki平台的知识组织与管理模式,给出了知识元库系统模型,知识元的抽取算法和知识元语义图模型.讨论了Wiki平台的搭建和语义Wiki页面的创建步骤.实现了Wiki网站上的知识元语义图系统.试验表明,基于Wiki平台的知识元语义图对知识交流和思想创新有促进作用. 相似文献
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基于多层次概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型研究 总被引：18，自引：0，他引：18
为了提高中文医学信息检索效率,本文应用语义学研究成果,深入剖析统一医学语言系统(UMLS),从理论上对多层次概念语义网络结构进行了探讨,以此设计了适用于中文医学信息特点的三层概念语义网络结构,并分别确定了各个概念语义网络层次的语义类型和语义关系,进一步完善了医学信息语义网络.以信息检索的认知理论为依据,建立了基于三层概念语义网络结构的中文医学信息语义标引体系和语义检索模型.对扩展检索和语义检索进行统计学Kappa检验,认为两种检索方法的一致性非常显著(p<0.01);与扩展检索中的任何一种方法相比,语义检索方法具有更高的检索效率. 相似文献
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问答式信息检索是新一代搜索引擎,它接收自然语言描述的问题,在文档集合中搜索并返回问题的精确答案.问答式信息检索中,检索模块性能的提高将直接影响问题回答系统的整体性能.本文研究系统中的查询优化技术,包括两种策略:基于模式知识库的查询优化;挖掘Web语义蕴含信息,构建查询扩展资源.本文利用TREC提供的问题集与答案集(TREC8-TREC13)做实验来测试查询优化方法的性能,实验结果表明,相对于传统的查询生成,本文采用的查询优化技术在检索精度上取得了提高,t-test结果证明,系统性能提高统计显著. 相似文献