| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 主要术语对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 引言 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 自动问答的定义 | 第15-17页 |
| 1.1.2 开放领域自动问答的框架 | 第17页 |
| 1.2 本文研究内容和意义 | 第17-25页 |
| 1.2.1 研究意义 | 第18-20页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第20-24页 |
| 1.2.3 论文结构 | 第24-25页 |
| 第二章 相关工作 | 第25-41页 |
| 2.1 自动问答 | 第25-26页 |
| 2.2 基于信息检索的自动问答 | 第26-34页 |
| 2.2.1 基于信息检索的自动问答的关键技术 | 第27-29页 |
| 2.2.2 Watson： 基于文档库和知识库的自动问答系统 | 第29-31页 |
| 2.2.3 基于互联网的自动问答 | 第31-34页 |
| 2.3 候选生成 | 第34-37页 |
| 2.3.1 问题无关的候选生成 | 第34-35页 |
| 2.3.2 问题相关的候选生成 | 第35-37页 |
| 2.4 候选排序 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-41页 |
| 第三章 基于互联网的问答系统实验平台 | 第41-51页 |
| 3.1 系统框架 | 第41-42页 |
| 3.2 问题理解 | 第42-44页 |
| 3.3 查询生成 | 第44-45页 |
| 3.4 文档检索 | 第45页 |
| 3.5 答案抽取 | 第45-46页 |
| 3.6 实验 | 第46-50页 |
| 3.6.1 实验准备 | 第46页 |
| 3.6.2 系统性能 | 第46-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于段落图模型的候选生成 | 第51-75页 |
| 4.1 任务描述 | 第51-53页 |
| 4.2 基于段落图模型的候选生成方法 | 第53-59页 |
| 4.2.1 形式化定义 | 第54页 |
| 4.2.2 模型 | 第54-56页 |
| 4.2.3 特征 | 第56-58页 |
| 4.2.4 训练数据构建 | 第58-59页 |
| 4.3 建立非人工标记的问答对作为训练数据 | 第59-63页 |
| 4.3.1 问题获取 | 第60-62页 |
| 4.3.2 伪答案生成 | 第62-63页 |
| 4.4 实验 | 第63-73页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第63-65页 |
| 4.4.2 基于段落图模型的候选生成结果 | 第65-70页 |
| 4.4.3 建立非人工标记的问答对作为训练数据的结果 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 基于排序学习融合多候选生成方式的候选排序 | 第75-97页 |
| 5.1 任务描述 | 第75-77页 |
| 5.2 多种候选生成方法的融合 | 第77-80页 |
| 5.2.1 剪枝排序融合 | 第77-78页 |
| 5.2.2 参与融合的候选生成方法 | 第78-80页 |
| 5.3 候选排序 | 第80-88页 |
| 5.3.1 排序生成算法 | 第81-83页 |
| 5.3.2 特征集构建 | 第83-88页 |
| 5.4 实验 | 第88-96页 |
| 5.4.1 实验准备 | 第88-89页 |
| 5.4.2 对比结果 | 第89-90页 |
| 5.4.3 多个候选生成方法的贡献 | 第90-93页 |
| 5.4.4 特征贡献 | 第93-94页 |
| 5.4.5 错误分析 | 第94-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 基于词表示改进候选排序的相似度计算 | 第97-119页 |
| 6.1 任务描述 | 第97-98页 |
| 6.2 词表示 | 第98-101页 |
| 6.3 基于词表示的文本相似度计算 | 第101-108页 |
| 6.3.1 获取短语对齐关系 | 第104-106页 |
| 6.3.2 特征选取 | 第106-108页 |
| 6.4 基于词表示的语义相似度计算 | 第108-111页 |
| 6.4.1 候选同答案类型匹配得分的计算 | 第110-111页 |
| 6.4.2 该得分用作候选答案过滤 | 第111页 |
| 6.4.3 该得分用作候选答案排序 | 第111页 |
| 6.5 实验 | 第111-117页 |
| 6.5.1 实验准备 | 第111-112页 |
| 6.5.2 基于词表示的文本相似度计算的实验结果 | 第112-113页 |
| 6.5.3 基于词表示的语义相似度计算的实验结果 | 第113-117页 |
| 6.5.4 实验小结 | 第117页 |
| 6.6 本章小结 | 第117-119页 |
| 第七章 复述在候选排序中的应用 | 第119-137页 |
| 7.1 任务描述 | 第119-121页 |
| 7.2 复述生成技术 | 第121-124页 |
| 7.2.1 复述 | 第121-122页 |
| 7.2.2 复述生成的相关工作 | 第122-123页 |
| 7.2.3 复述生成在自动问答中的应用 | 第123-124页 |
| 7.3 基于联合训练的对偶机器翻译系统的复述生成 | 第124-128页 |
| 7.3.1 任务描述 | 第124-125页 |
| 7.3.2 方法 | 第125-127页 |
| 7.3.3 复述的评价函数 | 第127-128页 |
| 7.4 复述生成在候选排序中的应用 | 第128-130页 |
| 7.4.1 基于复述生成改进相似度特征计算 | 第128-129页 |
| 7.4.2 基于复述生成改进候选质量特征计算 | 第129-130页 |
| 7.5 实验 | 第130-134页 |
| 7.5.1 实验准备 | 第130页 |
| 7.5.2 复述生成结果 | 第130-132页 |
| 7.5.3 使用复述生成改进相似度特征的结果 | 第132-133页 |
| 7.5.4 使用复述改进候选答案质量特征的结果 | 第133页 |
| 7.5.5 结果小结 | 第133页 |
| 7.5.6 结果讨论 | 第133-134页 |
| 7.5.7 复述和词表示改进候选排序的结果小结 | 第134页 |
| 7.6 本章小结 | 第134-137页 |
| 第八章 总结与展望 | 第137-143页 |
| 参考文献 | 第143-153页 |
| 发表论文情况说明 | 第153-155页 |
| 致谢 | 第155-156页 |