问答系统的研究目的在于提高系统的准确性和效率,以便更好地满足用户需求。研究方法主要包括以下几个方面: 1.自然语言处理技术:问答系统需要具备自然语言处理的能力,包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等,以便对用户问题进行理解和分析。 2.知识图谱:知识图谱是问答系统的重要组成部分,它包含了各种领域的知识和信...
问答系统(Question Answering System, QA),作为信息检索系统的一种高级形式,正以其独特的魅力和广泛的应用前景,在人工智能和自然语言处理领域中备受关注。本文将对问答系统的发展历程、核心技术、应用场景以及未来趋势进行深度综述与前瞻。 一、发展历程 问答系统的发展历程可以追溯到20世纪60年代,随着人工智能的兴起,研究...
NLP技术的不断发展,使得问答系统能够更准确地理解用户意图,提高回答的准确性。 知识图谱(Knowledge Graph) 知识图谱是问答系统的另一个核心组成部分,它将各种知识以结构化的形式存储,形成一个庞大的知识库。知识图谱的构建需要涉及本体论、语义网等复杂技术,但其结构化、标准化的特点使得问答系统能够高效地检索和匹配相...
一、问答系统架构 1.1、问题分析模块 负责对用户的提问进行处理;生成查询关键词(提问关键词,扩展关键词,...);确定提问答案类型(PER, LOC, ORG, TIM, NUM, ...)以及提问的句法、命名实体、语义表示等等。 1.2、问题回答模块 依据不同的数据类型,进行不同方式的信息检索: 利用问题处理模块抽取的查询关键词,用信...
综述问答系统相关技术细节及开源框架 问答系统的发展 问答系统的分类 知识领域分类:面向限定领域的问答系统;面向开放领域的问答系统;面向常用问题集( Frequently Asked Questions, FAQ )的问答系统 答案来源:基于结构化的问答系统,例如KBQA系统;基于文本的问答系统,如SQuAD阅读理解问答、Facebook DrQA、CoQA;基于问答对的...
问答系统综述问答系统综述 问答系统是一种基于自然语言处理技术的人工智能系统,可以实现自动处理用户提出的自然语言问题,并返回准确的答案。问答系统通常由语义分析、知识库检索、问题分类和答案输出几个部分组成。 语义分析是根据用户提出的问题,分析和理解其中的意思,包括语法分析、词义分析、情感分析等。 知识库检索是在...
1.【期刊论文】问答系统中问句分类方法研究综述 期刊:《计算机工程与应用》 | 2021 年第 006 期 摘要:问答系统作为信息检索的一种高阶形式,能够迅速、精准地为用户提供所需的信息服务,在给定一个问题后,会相应地给出准确的答案,这使得它在自然语言处理领域成为一个越发受人关注的研究方向.问句分类作为问答系统中...
基于深度学习的智能问答系统借助深度学习算法,通过对大量数据的学习和模式识别,实现对问题的理解和准确答案的提供。在本文中,我们将对基于深度学习的智能问答系统进行综述,分析其原理和应用。 正文内容: 1.深度学习在智能问答系统中的应用 1.1基于深度学习的问答模型构建 1.1.1通用问答模型 1.1.2领域专属问答模型 1.2...
基于知识图谱的问答系统(KBQA)的综述、文献调研 本文来自于KBQA-survey的综述类文献 论文写作的大致脉络:本次调查的其余部分组织如下。在第2节中,我们将首先介绍有关任务制定、多个可用数据集和评估协议的初步知识。接下来,我们将在第3节中介绍两种主流的复杂KBQA方法。然后在分类之后,我们在第4节中找出了典型的挑战...
问答系统根据问题、数据、答案三个维度的不同而属于不同类别。 发展历程: 依据问答系统处理的数据格式, 将问答系统的发展历史划分为三个阶段: 1.基于结构化数据的发展阶段. 基于结构化数据的发展阶段又可以划分为人工智能阶段和计算语言学阶段两个子阶段。