基于领域知识库的校园智能问答系统关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 智能问答系统的发展 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 校园智能问答系统的需求与现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容和研究目标 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与关键技术 | 第17-27页 |
| 2.1 领域知识库设计 | 第17-19页 |
| 2.1.1 层次多标签知识库 | 第17-18页 |
| 2.1.2 领域知识图谱 | 第18-19页 |
| 2.2 问句预处理技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 中文分词算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 句法与语义依存分析 | 第21页 |
| 2.3 问句分类技术 | 第21-26页 |
| 2.3.1 贝叶斯模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 K-邻近模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 支持向量机模型 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于领域词性特征的SVM问句分类 | 第27-36页 |
| 3.1 问句分类标准 | 第27-28页 |
| 3.2 问句预处理 | 第28-31页 |
| 3.2.1 中文分词 | 第29-30页 |
| 3.2.2 词性标注 | 第30页 |
| 3.2.3 特征选择 | 第30-31页 |
| 3.3 基于SVM的问句分类 | 第31-32页 |
| 3.4 实验设计及结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第32页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第32-33页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于层次多标签的答案查询与智能交互 | 第36-45页 |
| 4.1 层次多标签知识库标签结构 | 第37-40页 |
| 4.2 问句标签生成 | 第40-43页 |
| 4.3 标签匹配算法与智能交互 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 WISQA原型系统设计与实现 | 第45-53页 |
| 5.1 WISQA原型系统总体设计 | 第45-46页 |
| 5.2 WISQA原型系统实现与展示 | 第46-52页 |
| 5.2.1 实现环境及平台 | 第46页 |
| 5.2.2 系统后台实现 | 第46-47页 |
| 5.2.3 系统前端实现 | 第47页 |
| 5.2.4 系统测试结果展示与分析 | 第47-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 论文主要工作总结 | 第53页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
