社區(qū)問答系統(tǒng)中問句檢索技術(shù)的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展給人們?nèi)粘Ｉ顜肀憷耐瑫r，也使人們淹沒在信息的海洋中，很難找到自己所關(guān)心和需要的信息。隨著web2.0的飛速發(fā)展，面對傳統(tǒng)搜索引擎暴露出來的諸如不能對于專業(yè)的問題進行有效的檢索、無法給用戶帶來交互式的體驗等問題，近年來出現(xiàn)的社區(qū)問答(CQA)系統(tǒng)在一定程度上彌補了這些缺陷，正在給用戶帶來全新的搜索體驗。在社區(qū)問答系中，人們可以自由地提出自己的問題，并由其他用戶回答。由于任何人都可以在上面提問和回答，Yahoo! An

2、swers等社區(qū)問答系統(tǒng)建立幾年來已經(jīng)積累了大量的歷史問答對，如何有效的利用這些問答對成為眾多學者研究的焦點。問句檢索的研究就是為了能夠有效地利用這些歷史的問答對信息，快速找到與用戶所關(guān)心的問題相同或相近的原有問題，縮短用戶得到想要的答案的等待時間。但是，由于自然語言中存在大量的同義詞、語義特性和豐富的句法特征，所以從社區(qū)問答系統(tǒng)中找到相似的問句并不是一項輕松的任務(wù)。
　　本文主要是對問句檢索進行研究，主要是解決了問句檢索過程中的

3、存在的三個問題，首先是解決了問句檢索過程中缺少語義信息造成的問句歧義性問題，由于自然語言中存在大量的同義詞、語義特性和豐富的句法特征，所以單純的僅依靠詞本身的特征很難解決問句檢索的問題。針對這個問題，本文提出一種基于特征融合的社區(qū)問答問句相似度計算方法，它主要是利用問句本身的統(tǒng)計特征、詞序特征、語義特征和問句對應(yīng)的答案特征相結(jié)合來解決問句檢索問題。其次是解決了問句檢索過程中效率問題，在解決檢索效率問題中，本文提出一種融合問句類別信息和問

4、句對應(yīng)答案類別信息的問句檢索模型，該模型主要是考慮了問句的類別信息和問句所對應(yīng)答案的類別信息，利用類別信息來過濾掉不相關(guān)的問句，從而提高問句檢索的效率和性能。最后解決的問題是由于誤分類對檢索結(jié)果造成影響的問題，針對這個問題，本文提出一種融合問句主題信息和問句對應(yīng)問句答案主題信息的問句檢索模型，該模型主要考慮了問句本身的主題信息和問句所對應(yīng)的答案主題信息，利用主題信息對相似的問句類別進行合并，從而減輕誤分類對檢索結(jié)果的影響。最終將這三種模