基于中文自然语言理解的问答系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状及水平 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状及水平 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 中文问题回答系统的基本概念 | 第14-26页 |
| ·问题回答系统的基本概念 | 第14-16页 |
| ·问题分析模块的基本概念 | 第14页 |
| ·信息检索模块的基本概念 | 第14-15页 |
| ·答案抽取模块的基本概念 | 第15-16页 |
| ·问题回答系统的结构 | 第16-17页 |
| ·问题分析模块 | 第16-17页 |
| ·文档检索模块 | 第17页 |
| ·答案抽取模块 | 第17页 |
| ·问题回答系统中自然语言理解的意义和研究现状 | 第17-18页 |
| ·云平台在问题回答系统中的应用 | 第18-20页 |
| ·云平台的概念 | 第18-19页 |
| ·云平台的基础结构 | 第19页 |
| ·基于云计算技术的问题回答系统优势 | 第19-20页 |
| ·基于云平台的问题回答系统结构 | 第20页 |
| ·问题回答系统中知识表示 | 第20-25页 |
| ·知识表示概述 | 第21-22页 |
| ·概念和关系的类型层次 | 第22页 |
| ·概念图知识表示法 | 第22-23页 |
| ·基于概念图的问题回答方法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 问题分析模块 | 第26-36页 |
| ·概念图问题分析的优势 | 第26-27页 |
| ·分词模块 | 第27-29页 |
| ·问题分类模块 | 第29-31页 |
| ·浅层语义分析模块 | 第31-33页 |
| ·NL-T-CG 算法 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 文档检索模块 | 第36-43页 |
| ·网络爬虫候选答案获取方式 | 第36-38页 |
| ·概念图匹配方法 | 第38-39页 |
| ·概念图语义搜索算法 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于概念图聚类的答案抽取算法 | 第43-49页 |
| ·答案抽取的方法分类 | 第43-44页 |
| ·概念图聚类算法 | 第44-47页 |
| ·PSOK 概念图聚类算法主要思想 | 第44-45页 |
| ·PSOK 算法分析 | 第45-47页 |
| ·概念图答案抽取 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6 汉语自然语言理解问题回答系统原型构建 | 第49-59页 |
| ·基于云平台的中文问答系统的设计以及实现 | 第49-53页 |
| ·系统功能 | 第49-50页 |
| ·软件系统描述 | 第50-51页 |
| ·数据库设计 | 第51-52页 |
| ·系统分层描述 | 第52-53页 |
| ·对中文问答系统的测试和结果分析 | 第53-58页 |
| ·测试数据和测评方法 | 第53-54页 |
| ·问题分析模块测试及分析 | 第54-55页 |
| ·文档搜索模块测试及分析 | 第55页 |
| ·答案抽取模块测试及分析 | 第55-56页 |
| ·系统集成实验 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 7 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·研究工作总结 | 第59-60页 |
| ·未来研究工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究工作 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科学研究工作 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-69页 |
| 附录 1：49 种语义关系 | 第67-68页 |
| 附录 2：复杂问题语义分析表 | 第68-69页 |
| 附录 3：语义与概念图标记转化表 | 第69页 |
