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基于词共现模型的常问问题集的自动问答系统研究
  • ISSN号:1000-0135
  • 期刊名称:《情报学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] N94[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330013, [2]江西财经大学数据与知识工程江西省重点实验室,南昌330013
  • 相关基金:江西省教育厅科技项目(赣教计字[2007]271),国家社会科学基金项目(07BTQ025);全国教育科学“十一五”规划2008年度教育部青年专项课题(ECA080292)共同资助。
中文摘要:

在自动问答系统中引入基于Frequendy asked questions(FAQ)的辅助模块满足常见问题的回答是一种有效的手段,其中关键问题是用户提出的问句与FAQ中问句的相似度比较,找出FAQ中最相似的问句,并返回对应的答案。本文将词共现模型引入到问句的相似度匹配中,利用互信息构造共现词汇,同时,结合相关关键词个数及问句长度等信息计算问句之间的相似度。相关实验结果表明,结合词共现模型的FAQ自动问答系统具有较高的准确率和较快的响应速度。

英文摘要:

It is an effective method to incorporate a frequently asked questions(FAQ)accessorial module into a QA system. The most important question of the system is how to match the user queries and questions of the FAQ corpus.In this paper,cooccurrence word model is described and applied to the similarity matching bewteen the questions,in which term co-occurrence corpus is firslty constructed by using mutual information,and then similarity value between questions is computed through some factors like the number of the relative words and the length of the question.Experiments show that the system based on FAQ, which combined co-occurrence word model possesses higher precision and faster response speed.

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期刊信息
  • 《情报学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所
  • 主编:戴国强
  • 地址:北京复兴路15号
  • 邮编:100038
  • 邮箱:qbxb@istic.ac.cn
  • 电话:010-68598273
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0135
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2257/G3
  • 邮发代号:82-153
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊评比二等奖,1997年中国科协优秀科技期刊三等奖,被国外4种检索工具录用
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,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:19778