交互式問答系統(tǒng)中的待改進問題自動識別方法.pdf

1、隨著Internet的不斷發(fā)展，人們已經(jīng)不滿足于僅僅利用搜索引擎搜索需要的信息。如何快速方便的為用戶提供需要的信息成為人們努力研究的焦點。自動問答系統(tǒng)剛好具有既能滿足用戶對信息的需求，也能滿足獲取人性化回復(fù)這兩方面的特點，因此能夠很好的解決這一問題。但是傳統(tǒng)的問答系統(tǒng)沒有對已經(jīng)存在的那些回復(fù)答案不理想的問題自動識別的機制，這對問答系統(tǒng)進行改進或知識庫更新都是一個挑戰(zhàn)。
　　為了彌補傳統(tǒng)問答系統(tǒng)缺乏對回復(fù)不好的問題進行識別的缺點，本

2、課題對交互式問答系統(tǒng)中存在的待改進問題的自動識別方法進行研究，
　　本課題提出了一種交互式問答系統(tǒng)中的待改進問題自動識別方法，對基于用戶情感、意圖和混合特征的待改進問題識別效果進行分析，將需要通過人工審核方式識別待改進問題的工作轉(zhuǎn)換為使用自動識別方法對其進行識別，省去了人工審核的工作，提高識別效率。
　　為了更好地識別系統(tǒng)中的待改進問題，本課題設(shè)計了一種面向混合特征的知識庫擴充方法，采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具，將知識庫語料擴充為391

3、61條，這些設(shè)計多領(lǐng)域多方面的問答語料基本滿足了用戶的會話需求。
　　在此研究基礎(chǔ)上改進了問答系統(tǒng)架構(gòu)和運行平臺的可移植性，現(xiàn)在的比特機器人問答系統(tǒng)能夠運行于微信、QQ和網(wǎng)頁三種平臺。這種多平臺的運行模式為問答系統(tǒng)吸引大量使用用戶。
　　識別出這些待改進問題后，將通過人工審核的方式獲取正確答案，最后將這些改進后的問題和改進后的答案更新至系統(tǒng)知識庫，從而實現(xiàn)問答系統(tǒng)知識庫的更新。
　　本課題實驗過程的數(shù)據(jù)來源是問答系統(tǒng)微