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基于服务规划和数据预测的智能问答技术研究

主流的Web问答系统已经在各领域得到了广泛应用,它从大量的Web页面中选取某个页面并抽取问题的答案,帮助用户快速定位并显示所需内容。然而,对于很多相对复杂的问题,其答案通常是由两个或两个以上Web应用动态产生的,不是仅从单个页面中获取。随着Web服务在网络上的流行,越来越多的信息通过Web服务的方式动态展现出来,这使得基于Web服务快速地从这些海量信息中提取有效信息成为可能。但是,对于现实生活中的复杂问题,单个的Web服务能够提供的功能有限,这就需要基于多信息源寻找答案,整合多个Web服务,甚至利用智能计算模型,例如数据预测。基于这一思路,本论文以旅游领域为背景,提出一种基于Web服务规划1和数据预测的智能问答系统。它使用自然语言用户界面来回答问题,给出服务规划和建议,并调用一组Web服务执行用户的指令。在规划执行过程中,智能问答系统将根据用户需求及上下文,预测出相关信息的变化趋势,便于用户决策。本文的研究内容在技术上主要分为两  (本文共145页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2019年05期
电子技术与软件工程

智能问答系统研究

习1引言随着互联网的发展,互联网上的信息越来越繁杂,已呈现出爆炸式增长的状态,面对信息洪灾,人们越来越难以在网上便捷获取有效信息,获取有效信息的成本也越来越高。过去人们通常根据搜索引擎输入关键词,搜索服务提供商运用检索算法根据相关性从高到低给出相关信息。但随着信息越来越繁杂,传统搜索算法愈来愈显得力不从心,其原因在于传统算法未能获取语言更深层次的语义信息,此外,相似信息太多,甚至包含了很多虚假信息。因此也不断催生着新技术的诞生,尤其是计算语言学的发展和人工智能的进步。而随着深度学习技术的不断进步,问答系统不仅仅可以获取语言表面上的信息,还可以获取更深层次的语义信息,而这种进步恰好也给了问答系统生存的土壤与营养。问答系统所能带来的变革与收益,诸如在取代人工客服,聊天机器人,智能家居等领域的应用,进一步引起了学术界和工业界的广泛关注。当前,问答系统已成为自然语言处理领域研究的一大热点。问答系统的成熟应用会将人类从大量重复性的劳动中释...  (本文共2页) 阅读全文>>

《物流科技》2016年12期
物流科技

影响高质量网络问答系统建设的因素

1问答系统1.1定义问答系统(Question Answering System,QA)是信息检索系统的一种高级形式,它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。1.2问答系统的一般处理流程给定一个问题,问答系统的处理流程一般如下:首先分析问题,得到问题的句子成分信息、所属类别和潜在答案类型等信息;然后根据问题分析得到的信息,进行数据集中得到可能含有答案的数据,这缩小了进一步精确分析的范围;在得到的小范围数据中采用各种技术提取答案或者答案集合;最后将答案返回给用户[1]。问答系统的一般处理流程如图1所示:句子成分、所属类别、潜在答案类型提出问题分析问题数据集中缩小范围提取答案返回用户图1问答系统的一般处理流程1.3问答平台特点综述问答平台的服务界面是用户获取积极体验的首要因素,为...  (本文共4页) 阅读全文>>

《农业网络信息》2017年01期
农业网络信息

植物病虫害智能问答系统设计与实现

农业是我国国民经济最大的基础产业,农业工作者在工作中会遇到一些需要农业专家才能解决的问题。传统的农业问答系统主要是农民网上提问,专家进行解答。但这种方式存在很多不足,不利于农民和专家的实时交互,农民还需要经常上网关注专家的解答,时效性很差;专家需要对问题进行人工回复,浪费宝贵的专家资源。植物病虫害是农民关注的重要问题,如果农民的提问没有及时得到解答,很可能造成较大的经济损失。研究面向植物病虫害知识库构建系统,能够帮助农民及时的识别出农作物是何种病虫害并获得有效的治疗方法,提高农民对植物病虫害的预测和防治水平,做到及时发现、及时防治,降低由于病虫害带来的直接经济损失。对比国内外智能问答系统的研究现状,发现国内智能问答系统技术还不成熟,特别是缺乏植物病虫害智能问答系统的研究。目前存在的主要问题包括:(1)问答系统的智能性不高。主要体现在对自然语言问题的理解和处理(如中文分词技术、相似度的计算与匹配技术等)不足,利用自然语言进行提问和...  (本文共7页) 阅读全文>>

《数字技术与应用》2017年07期
数字技术与应用

智能问答系统中命名实体识别问题研究

命名实体通常指的是现实中独立存在的具体的或者抽象的事物[2]。如何使计算机能够理解自然语言是智能问答系统需要解决的一个关键问题。自然语言处理的研究范围包括词法分析、信息抽取、自动文摘等[1]。信息抽取领域中,命名实体识别作为重要分支[3],其任务是标注语句中的实体,所以命名实体的识别有着非常关键的意义。作为文本的基本单位,它包含大量的语义信息,因此对命名实体进行识别可以保证最简单快捷的获得文本信息。他存在的价值就是标注语句中的实体,实体的识别对正确解析自然语言有着极其重要的作用。识别的实体领域一般为人名、机构名、地名以及专有名词等。在实际研究中,还需要根据具体要求来确定。本文中,要识别的实体为股票名称与股票代码[4]。命名实体识别在问句处理和知识库的构建方面发挥着关键性的作用。命名实体识别的方法主要有:基于规则和词典的方法、基于统计的方法和二者混合的方法[5]。本文介绍了四种命名实体识别模型(基于规则和词典的方法、隐马尔科模型、...  (本文共4页) 阅读全文>>

《南方农机》2017年20期
南方农机

智能问答系统的研究与设计

近些年来,本体开始受到人工智能领域的普遍关注,并得到了广泛应用。本体是一种可以对信息与信息的联系进行更为准确的分析的一个知识库。本体的出现是人们研究智能问答系统的前提条件,也是设计的思路来源。文章首先对只能问答系统的核心模块进行说明,然后用一个现实生活中的智能问答系统的例子来加强我们对这种系统的深刻理解。1智能问答系统的核心模块从本质上来说,智能问答系统是将复杂的无顺序德各种信息进行有序化的处理,然后对这些信息进行分类和归纳。后面再次出现类似的问题时,该系统可以根据出现的问题类型用搜索的方式快速寻找出以前使用过的有效的解决方案。这样一来,社会就可以节约大量的人力和物力资源[2]。总体来说,智能问答系统在设计中主要分为以下四个核心模块。1.1领域本体构建从20世纪90年代开始,科学家开始接触本体,并在众多领域开始慢慢对本体进行引入。虽然在一些相关的知识工程和人工智能等方面,人们对本体的运用还不是很成熟,但是至少开始有人系统的去研究...  (本文共1页) 阅读全文>>