面向企业法律领域的智能问答系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 智能问答系统结构 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智能问答系统国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 企业法律领域智能问答系统研究现状 | 第15页 |
| 1.2.4 问题分类研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.5 答案抽取研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文技术路线及研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 企业法律问题的特征选取与分类 | 第19-34页 |
| 2.1 问题类别与问题数据集的构建 | 第19-21页 |
| 2.1.1 企业法律领域的问题类别 | 第19-20页 |
| 2.1.2 问题数据集的构建 | 第20-21页 |
| 2.2 问题预处理 | 第21-22页 |
| 2.2.1 用户自定义词典的构建 | 第21-22页 |
| 2.2.2 分词及词性标注 | 第22页 |
| 2.3 问题的特征选取与编码 | 第22-26页 |
| 2.3.1 基本特征 | 第23页 |
| 2.3.2 多组合特征 | 第23-24页 |
| 2.3.3 特征的编码 | 第24-26页 |
| 2.4 问题的分类 | 第26-32页 |
| 2.4.1 问题分类算法 | 第26-29页 |
| 2.4.2 分类实验结果及分析 | 第29-32页 |
| 2.5 关键词提取和扩展 | 第32-33页 |
| 2.5.1 关键词的提取 | 第32页 |
| 2.5.2 关键词的扩展 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 面向企业法律领域的信息检索 | 第34-42页 |
| 3.1 信息检索流程 | 第34-35页 |
| 3.2 面向企业法律领域知识库的构建 | 第35-37页 |
| 3.2.1 FAQ库 | 第35-36页 |
| 3.2.2 PKR库 | 第36-37页 |
| 3.3 信息检索方法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 信息检索模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 信息的检索 | 第38-39页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第39-41页 |
| 3.4.1 FAQ库检索的实验结果及分析 | 第39-40页 |
| 3.4.2 PKR库检索的实验结果及分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 面向企业法律领域的答案抽取 | 第42-50页 |
| 4.1 答案抽取流程 | 第42-43页 |
| 4.2 复杂类问题的答案抽取 | 第43-49页 |
| 4.2.1 基于关键词的答案抽取算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于语义的答案抽取算法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 基于词袋的答案抽取算法 | 第45页 |
| 4.2.4 多策略融合的答案抽取算法 | 第45-47页 |
| 4.2.5 实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 面向企业法律领域的智能问答系统原型设计 | 第50-60页 |
| 5.1 系统框架 | 第50-51页 |
| 5.2 系统功能模块 | 第51-59页 |
| 5.2.1 用户接口模块 | 第51-52页 |
| 5.2.2 问题理解模块 | 第52-55页 |
| 5.2.3 信息检索模块 | 第55-58页 |
| 5.2.4 答案抽取模块 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 本文总结 | 第60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间论文相关工作 | 第66页 |
