自动问答系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·自动问答系统概述 | 第8-9页 |
| ·常见的自动问答系统 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容和组织结构 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 自动问答系统的相关技术 | 第12-20页 |
| ·中文分词算法 | 第12-15页 |
| ·常用中文分词算法 | 第12-14页 |
| ·中文分词面临的问题 | 第14-15页 |
| ·搜索引擎 | 第15-17页 |
| ·搜索引擎的概述 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第16-17页 |
| ·fudanNLP介绍 | 第17-19页 |
| ·lucene介绍 | 第19-20页 |
| 第三章 基于改进的VSM模型的句子相似度算法 | 第20-33页 |
| ·VSM模型 | 第20页 |
| ·知网 | 第20-22页 |
| ·常用的句子相似度算法 | 第22-26页 |
| ·基于向量空间模型的TF-IDF算法 | 第22-23页 |
| ·基于语义的句子相似度算法 | 第23-24页 |
| ·基于词序的句子相似度算法 | 第24-25页 |
| ·基于多特征融合的句子相似度算法 | 第25-26页 |
| ·改进的VSM算法 | 第26-31页 |
| ·提取句子核心词 | 第26-27页 |
| ·词语的语义相似度计算 | 第27-28页 |
| ·同一化处理 | 第28页 |
| ·句子相似度计算 | 第28-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 第四章 基于窗口模型的答案抽取算法 | 第33-42页 |
| ·常用的答案抽取算法 | 第33-36页 |
| ·基于模式匹配的答案抽取算法 | 第33-34页 |
| ·基于句子相似度的答案抽取算法 | 第34-35页 |
| ·基于多特征融合的答案抽取算法 | 第35-36页 |
| ·基于窗口模型的答案抽取算法的研究 | 第36-40页 |
| ·文档预处理 | 第37页 |
| ·两层过滤 | 第37-38页 |
| ·答案抽取 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 第五章 金融领域自动问答系统的设计与实现 | 第42-54页 |
| ·系统总体设计 | 第42-43页 |
| ·用户问题预处理 | 第43页 |
| ·系统模块设计 | 第43-50页 |
| ·FAQ模块 | 第43-45页 |
| ·问题理解 | 第45-49页 |
| ·信息检索 | 第49-50页 |
| ·系统实现 | 第50-54页 |
| ·系统环境 | 第51-52页 |
| ·系统演示效果 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第61页 |
