| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 公积金领域知识问答研究现状 | 第12页 |
| 1.3 问答系统国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要工作内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第18-28页 |
| 2.1 知识库 | 第18-19页 |
| 2.1.1 知识库定义 | 第18页 |
| 2.1.2 知识库中知识组织形式 | 第18-19页 |
| 2.2 问句解析 | 第19-24页 |
| 2.2.1 问句语法解析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 问句类型识别 | 第20-23页 |
| 2.2.3 关键词提取 | 第23-24页 |
| 2.3 答案抽取 | 第24页 |
| 2.4 问句相似度计算 | 第24-27页 |
| 2.4.1 词向量与word2vec | 第24-26页 |
| 2.4.2 相似度计算方法 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 公积金领域知识图谱构建 | 第28-38页 |
| 3.1 领域知识来源 | 第28页 |
| 3.2 公积金领域知识图谱构建 | 第28-36页 |
| 3.2.1 领域知识图谱构建总体流程 | 第29-31页 |
| 3.2.3 领域实体和实体关系抽取 | 第31-34页 |
| 3.2.4 领域知识图谱扩充 | 第34-35页 |
| 3.2.5 领域知识图谱的存储与可视化 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 公积金领域问答系统关键技术 | 第38-64页 |
| 4.1 公积金领域问答系统问答总流程 | 第38-39页 |
| 4.2 领域问句类型识别 | 第39-50页 |
| 4.2.1 问句类型 | 第40页 |
| 4.2.2 问句在计算机中的表示 | 第40页 |
| 4.2.3 问句特征抽取 | 第40-47页 |
| 4.2.4 融合句法分析和SVM模型领域问句类型识别算法 | 第47-50页 |
| 4.3 基于领域知识图谱和依存句法分析问句关键词提取算法 | 第50-59页 |
| 4.4 Cypher查询语句自动生成 | 第59-61页 |
| 4.5 基于word2vec和余弦相似度问句匹配算法 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 公积金领域自动问答系统实现 | 第64-76页 |
| 5.1 实验环境 | 第64页 |
| 5.2 需求分析 | 第64-65页 |
| 5.3 系统架构 | 第65-66页 |
| 5.4 系统具体实现 | 第66-71页 |
| 5.4.1 前端交互模块 | 第66页 |
| 5.4.2 问句解析子模块 | 第66-68页 |
| 5.4.3 答案检索子模块 | 第68-69页 |
| 5.4.4 问句匹配子模块 | 第69页 |
| 5.4.5 知识库子模块 | 第69-71页 |
| 5.5 系统展示 | 第71页 |
| 5.6 实验与结果 | 第71-74页 |
| 5.6.1 词库扩充实验 | 第71-72页 |
| 5.6.2 问句类型识别实验 | 第72页 |
| 5.6.3 问句关键词提取实验 | 第72-73页 |
| 5.6.4 问句匹配实验 | 第73页 |
| 5.6.5 问答效果实验 | 第73-74页 |
| 5.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
