基于词义及语义分析的问答技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-25页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·开放域问答系统通用的体系结构 | 第9-10页 |
| ·问题分析 | 第10-12页 |
| ·相关文档和文档句段检索 | 第12-17页 |
| ·简单事实型和列举型问题的相关文档检索 | 第12-14页 |
| ·简单事实型与列举型问题的相关文档句段检索 | 第14-16页 |
| ·定义型问题的相关文档检索 | 第16-17页 |
| ·答案的抽取和生成 | 第17-22页 |
| ·事实型与列举型问题的答案抽取排序 | 第17-20页 |
| ·定义型问题的答案抽取和生成 | 第20-22页 |
| ·中文开放域问答技术研究现状 | 第22页 |
| ·TREC自动问答评测 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23-25页 |
| 第2章 基于疑问词和焦点词词义的中文问题分类 | 第25-32页 |
| ·引言 | 第25-27页 |
| ·基于CRF模型的问句疑问词和焦点词自动识别 | 第27-29页 |
| ·基于疑问词和焦点词词义的中文问题分类 | 第29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-31页 |
| ·实验数据与评价方法 | 第29-30页 |
| ·问句疑问词和焦点词自动识别的实验结果 | 第30-31页 |
| ·选择不同特征时的SVM分类实验结果 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于词义分析的句段检索技术 | 第32-41页 |
| ·基于向量空间模型的tf-idf方法 | 第32-33页 |
| ·基于同义词词典的词义表示 | 第33-36页 |
| ·基于词义的向量空间模型（WSVSM）及模型融合 | 第36-38页 |
| ·实验及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于语义角色标注的答案抽取技术 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·相关研究工作 | 第42-43页 |
| ·问题与候选句间浅层语义树kernel的计算 | 第43-49页 |
| ·问句到陈述句形式的转换 | 第43-44页 |
| ·浅层语义结构的树状表示 | 第44-46页 |
| ·基于树kernel的浅层语义树状结构相似度计算 | 第46-47页 |
| ·浅层语义树kernel中结点产生式的相似性判断 | 第47-49页 |
| ·实验 | 第49-52页 |
| ·实验设置 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 自动问答系统的实现及评价 | 第53-59页 |
| ·问答系统一般核心构架 | 第53-54页 |
| ·具体系统实现框架 | 第54-55页 |
| ·问答系统在Internet的发布 | 第55-57页 |
| ·实验结果及系统评价 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
