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基于深度强化学习的平行企业资源计划
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190, [2]青岛智能产业技术研究院,青岛266109, [3]中国科学院大学,北京100049, [4]解放军61786部队,北京102206
  • 相关基金:国家自然科学基金(61233001,61533019,71102117,71232006,71402178,71472174,71702182)资助
中文摘要:

将自动问答系统从基于文本关键词的层面,提升到基于知识的层面,实现个性化、智能化的知识机器人,已成为自动问答系统未来的发展趋势与目标.本文从知识管理的角度出发,分析和总结自动问答领域的最新研究成果.按照知识表示方法,对代表性自动问答系统及关键问题进行了描述和分析;并对主流的英文、中文自动问答应用和主要评测方法进行了介绍.

英文摘要:

Question answering systems are evolving from the text keywords level to the next knowledge-based level, and thus realizing personalized and intelligent knowledge robots has become the development trend and goal for the future question answering systems. From the viewpoint of knowledge management, this paper analyzes and summarizes the latest research findings in the field of automatic question answering. According to the knowledge representation methods, this paper surveys several representative question answering systems and analyzes their key technologies. Also investigated are some mainstream English and Chinese-language-based question answering applications and the commonly used evaluation methods.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550