中文自动问答系统中问题理解技术的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·问答系统的工作流程 | 第12-13页 |
| ·基本结构 | 第12-13页 |
| ·采用不同抽取策略的问答系统 | 第13页 |
| ·问题理解模块的任务 | 第13-15页 |
| ·基于相似度计算的问答系统中问题理解 | 第13-14页 |
| ·基于模式匹配的问答系统中的问题理解 | 第14-15页 |
| ·本文的工作 | 第15-16页 |
| ·本文的组织情况 | 第16-17页 |
| 第2章 问题理解技术研究综述 | 第17-25页 |
| ·问题理解技术研究的发展历史 | 第17-18页 |
| ·问题分类体系介绍 | 第18-20页 |
| ·问题分类方法研究 | 第20-21页 |
| ·问题分类中的数学模型 | 第21-23页 |
| ·贝叶斯模型 | 第21页 |
| ·最大熵模型 | 第21-22页 |
| ·支持向量机 | 第22-23页 |
| ·关键词抽取 | 第23页 |
| ·关键词扩展 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于疑问意向的问题分类体系的建立 | 第25-31页 |
| ·基于疑问意向的问题分类的提出 | 第25页 |
| ·事件框架模型 | 第25-27页 |
| ·新的问题语义描述模型建立的必要性 | 第25-26页 |
| ·事件框架模型的提出 | 第26页 |
| ·事件框架模型的形式化定义 | 第26-27页 |
| ·知网简介 | 第27-29页 |
| ·知网哲学 | 第27页 |
| ·知网内容 | 第27-29页 |
| ·知网在本文中的应用 | 第29页 |
| ·疑问意向的形式化 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 问题答案类型的识别 | 第31-40页 |
| ·汉语疑问句分析 | 第31-33页 |
| ·疑问句句式及语法特征 | 第31-32页 |
| ·特指问句分析 | 第32-33页 |
| ·答案类型识别方法研究 | 第33-34页 |
| ·基于规则的方法 | 第33-34页 |
| ·基于统计的方法 | 第34页 |
| ·答案类型识别过程 | 第34-38页 |
| ·答案类型集及语料库 | 第35页 |
| ·预处理 | 第35-36页 |
| ·疑问句类型的确定 | 第36页 |
| ·基于统计的答案类型识别 | 第36-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 问句事件框架中心成分的确定 | 第40-50页 |
| ·基本概念定义 | 第40页 |
| ·问句变体情况分析 | 第40-41页 |
| ·基于知网可信度评价的事件框架中心成分确定 | 第41-48页 |
| ·属性类问题与事件类问题的区分 | 第42页 |
| ·事件类问题语义所指事件的抽取 | 第42-47页 |
| ·属性框架的确定 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 汉语疑问句问点语义角色标注 | 第50-58页 |
| ·问点语义标注任务介绍 | 第50页 |
| ·语义角色标注集 | 第50-51页 |
| ·分类器介绍 | 第51页 |
| ·问句特征 | 第51-53页 |
| ·特征的选择与优化 | 第53-54页 |
| ·特征词选择 | 第53-54页 |
| ·事件框架特征的分解表示 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 问题理解子系统的实现及评价 | 第58-65页 |
| ·系统实现 | 第58-61页 |
| ·系统框架 | 第58-60页 |
| ·问题理解实验系统界面 | 第60-61页 |
| ·实验结果及评价 | 第61-64页 |
| ·疑问意向识别性能的评价 | 第61-63页 |
| ·语义描述能力评价 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 附录I 答案类型详细分类表 | 第67-69页 |
| 附录II 系统运行示例 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
