问答系统

作品数：873被引量：2326H指数：22
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面向知识图谱问答的查询图生成方法
《中文信息学报》2024年第5期117-126,共10页谈川源 贾永辉 陈文亮 陈跃鹤 
国家自然科学基金(61936010);江苏高校优势学科建设工程。
该文提出一种新的查询图生成方法用于知识图谱问答系统的问句解析。现有查询图生成工作覆盖的复杂问句类型有限,不能较好地处理答案为关系或涉及关系约束的问句,且未充分考虑路径结果间的组合与运算。因此,该文在查询图生成中应用节点...
关键词：知识图谱问答 查询图生成 数据构建 问答系统 
儿科疾病及保健知识问答系统的构建被引量：5
《中文信息学报》2022年第1期127-134,共8页李俊卓 昝红英 闫英杰 张坤丽 
郑州市协同创新重大专项(20XTZX11020);河南省医学科技攻关计划省部共建项目(SB201901021)。
儿童健康及疾病诊疗是家庭及社会聚焦的热点,提供准确、有效的信息咨询也是家长和社会的迫切需求。该文以中文医学知识图谱和医学文本为数据来源,以儿科疾病和保健知识为切入点,对多知识来源的自动问答系统进行了研究。系统采用AC自动机...
关键词：儿科疾病及保健知识 问答系统 答案评分机制 
基于查询路径排序的知识库问答系统被引量：7
《中文信息学报》2021年第11期109-117,126,共10页宋鹏程 单丽莉 孙承杰 林磊 
传播内容认知国家重点实验室课题(A12002)
该文提出了一种基于查询路径排序的知识库问答系统。为了将简单问题与复杂的多约束问题统一处理,同时提高系统的准确性,该系统采用基于LambdaRank算法构建的排序模型,对查询路径按照与问题的相关度大小进行排序,选择与问题相关度最高的...
关键词：知识库 问答系统 排序 多约束 
面向垂直领域的阅读理解数据增强方法
《中文信息学报》2021年第11期127-134,共8页吕政伟 杨雷 石智中 梁霄 雷涛 刘多星 
阅读理解问答系统是利用语义理解等自然语言处理技术,根据输入问题,对非结构化文档数据进行分析,生成一个答案,具有很高的研究和应用价值。在垂直领域应用过程中,阅读理解问答数据标注成本高且用户问题表达复杂多样,使得阅读理解问答系...
关键词：阅读理解 数据增强 问答系统 
基于知识图谱的在线商品问答研究被引量：12
《中文信息学报》2020年第11期104-112,共9页王思宇 邱江涛 洪川洋 江岭 
国家自然科学基金(71571145)。
现阶段,针对商品的自动问答主要由意图识别和答案配置来实现,但问题答案的配置依赖人工且工作量巨大,容易造成答案质量不高。随着知识图谱技术的出现和发展,基于知识图谱的自动问答逐渐成为研究热点。目前,基于知识图谱的商品自动问答...
关键词：问答系统 知识图谱 注意力机制 规则推理 
基于改进Apriori算法的问题模板无监督抽取方法被引量：6
《中文信息学报》2020年第10期76-84,共9页柯文俊 高金华 沈华伟 刘悦 程学旗 
国家重点研发计划(2016QY03D0504);国家自然科学基金(61425016,61902380);泰山学者工程专项经费(ts201511082)。
在面向限定领域的事实型问答系统中,基于模板匹配的问答是一种有效且稳定的方法。然而,现有的问题模板构建方法通常是在有监督场景下进行的,导致其严重依赖于人工标注数据,同时领域间可扩展性较差。因此,该文提出了一种改进Apriori算法...
关键词：问答系统 模板抽取 APRIORI算法 
基于知识图谱的原发性肝癌知识问答系统被引量：50
《中文信息学报》2019年第6期88-93,共6页曹明宇 李青青 杨志豪 王磊 张音 林鸿飞 王健 
十三五国家重点研发计划(2016YFC0901902);国家自然科学基金(61272373,61340020,61572102);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0084)
问答系统可以增加用户获取信息的便捷度,而知识图谱作为结构化的数据来源,可以为问答系统提供更加高质量的知识,基于医学知识图谱的问答系统具有重要的研究和应用意义。该文针对成人中常见的原发性肝癌,从医学指南及SemMedDB知识库中抽...
关键词：问答系统 知识图谱 原发性肝癌 
融合深度匹配特征的答案选择模型被引量：11
《中文信息学报》2019年第1期118-124,共7页冯文政 唐杰 
答案选择是自动问答系统中的关键任务之一,其主要目的是根据问题与候选答案的相似性对候选答案进行排序,并选择出相关性较高的答案返回给用户。可将其看作成一个文本对的匹配问题。该文利用词向量、双向LSTM、2D神经网络等深度学习模型...
关键词：问答系统 答案选择 深度匹配模型 
基于多篇章多答案的阅读理解系统被引量：1
《中文信息学报》2018年第11期103-111,共9页刘家骅 韦琬 陈灏 杜彦涛 
机器阅读理解任务一直是自然语言处理领域的重要问题。2018机器阅读理解技术竞赛提供了一个基于真实场景的大规模中文阅读理解数据集,对中文阅读理解系统提出了很大的挑战。为了应对这些挑战,我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损...
关键词：机器阅读理解 问答系统 深度循环神经网络 
T-Reader:一种基于自注意力机制的多任务深度阅读理解模型被引量：8
《中文信息学报》2018年第11期128-134,共7页郑玉昆 李丹 范臻 刘奕群 张敏 马少平 
国家自然科学基金(61622208;61732008;61532011);国家973计划(2015CB358700)
该文介绍THUIR团队在"2018机器阅读理解技术竞赛"中的模型设计与实验结果。针对多文档机器阅读理解任务,设计了基于自注意力机制的多任务深度阅读理解模型T-Reader,在所有105支参赛队伍中取得了第八名的成绩。除文本信息外,提取了问题...
关键词：机器阅读理解 问答系统 深度学习 强化学习 
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