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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

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