基于网络的自动问答系统的答案抽取方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·问答系统的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·问答系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 问答系统相关介绍 | 第15-26页 |
| ·基于网络的问答系统的工作流程 | 第15-19页 |
| ·问题分类 | 第16-18页 |
| ·信息检索 | 第18-19页 |
| ·答案抽取 | 第19页 |
| ·问答系统的分类 | 第19-22页 |
| ·问答系统相关评测 | 第22-24页 |
| ·知网介绍 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于知网的问题分类 | 第26-36页 |
| ·问题分类的数学模型 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯模型 | 第26-27页 |
| ·最大熵模型 | 第27页 |
| ·支持向量机 | 第27-28页 |
| ·问题分类体系 | 第28-29页 |
| ·基于知网的问题分类的分类特征选择 | 第29-32页 |
| ·问句疑问词 | 第29-30页 |
| ·句法结构 | 第30页 |
| ·问句焦点词 | 第30-31页 |
| ·问句焦点词在知网中的首义原 | 第31-32页 |
| ·实验 | 第32-33页 |
| ·实验问题集 | 第32页 |
| ·评价标准 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于知网的答案抽取 | 第36-49页 |
| ·常用的答案抽取方法 | 第36-38页 |
| ·基于向量空间模型的抽取方法 | 第36页 |
| ·基于句子相似的抽取方法 | 第36页 |
| ·基于词的语义相似度的抽取方法 | 第36-37页 |
| ·基于句子模式匹配的方法 | 第37-38页 |
| ·基于知网的答案抽取 | 第38-46页 |
| ·问句预处理 | 第39-40页 |
| ·命名实体识别 | 第40-41页 |
| ·关键词扩展 | 第41页 |
| ·关键词加权 | 第41-42页 |
| ·相似答案合并 | 第42页 |
| ·句法分析 | 第42-43页 |
| ·句子相似度计算 | 第43-45页 |
| ·答案验证 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-47页 |
| ·实验问题集 | 第46-47页 |
| ·评价标准 | 第47页 |
| ·实验结果 | 第47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第57-58页 |
