中文問答系統技術及應用 中文问答系统技术及应用
張巍
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2016-05-01
- 定價: $294
- 售價: 8.5 折 $250
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 144
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7121282704
- ISBN-13: 9787121282706
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商品描述
本書全面系統地介紹問答系統的基本技術及應用,不僅討論受限領域的問答系統,而且討論開放領域的問答系統。全書共13章,第1章為緒論,介紹問答系統的研究背景、意義、研究現狀及分類,然後分為兩個部分,分別介紹受限域問答系統和開放域問答系統。在受限域問答系統中,討論面向常問問題庫及面向本體的問答策略,並討論推理機制在問答系統中的應用。在開放域問答系統中,討論中文問題分類技術及關鍵詞擴展技術,然後討論大規模問答對庫的建立、答案推薦的技術等。各章對理論的敘述力求概念清晰、表達準確,突出理論聯系實際,富有啟發性,易於理解。
本書可以作為高等學校自然語言處理和計算語言學等專業本科生和研究生自然語言處理的教材,也可以作為從事自然語言處理相關領域的研究人員和技術人員的參考書。
作者簡介
張巍
山西職工醫學院副教授,中國計算機學會會員,山西省計算機學會會員,《軟件導刊》編委會編委。榮獲2011-2012學年學校十佳教師;2014-2015學年學校十佳教師。主講Web系統與技術、無線網絡通信技術、計算機應用基礎、Visual Basic程序設計、網絡數據庫等課程。
目錄大綱
第1章緒論
1.1中文問答系統研究
1.1.1研究背景
1.1.2研究意義
1.2問答系統國內外研究現狀
1.3問答系統的分類
第一部分受限域問答系統
第2章受限域問答系統及本體
2.1本書受限域問答系統研究內容
2.2本書第一部分結構
2.3本體語言簡介
2.3.1本體的概念
2.3.2本體描述語言OWL
2.4“醫院”領域本體的構建
2.4.1醫學知識的特點
2.4.2利用Protégé構建“醫院”領域本體
2.5實驗及結果分析
2.5.1本體構建實驗
2.5.2本體推理實驗——阿莫西林與抗感染藥推理過程
2.5.3實驗結果分析
第3章面向FAQ庫的問答策略
3.1問題庫的建設
3.2基於常問問題集的問答策略分析
3.2.1索引表的建立
3.2.2句子相似度計算策略1—基於統計和語義的方法
3.2.3句子相似度計算策略2—基於依存句法和改進編輯距離的方法
3.2.4FAQ庫的更新
3.3實驗及結果分析
3.3.1實驗評測標準
3.3.2實驗結果及分析
第4章面向本體知識庫的問答策略
4.1本體知識庫問答模塊概述
4.2問句淺層語義分析
4.2.1語義塊定義規則
4.2.2問句向量
4.2.3語義塊的判定
4.2.4語義塊衝突的處理
4.3問句處理實驗結果及分析
4.4本體查詢模塊答案的抽取
4.5實驗及結果分析
4.6面向本體知識庫的問答策略的不足與展望
第5章Jena推理及在問答系統中的應用
5.1推理機研究
5.1.1推理機的功能
5.1.2本體推理機
5.2Jena研究
5.2.1Jena及其結構
5.2.2Jena2推理機
5.3實驗設計及實現
5.3.1Jena推理實驗一
5.3.2Jena推理實驗二
5.3.3實驗結果分析
第6章SWRL及Jess推理在問答系統中的應用
6.1SWRL架構及表示方式
6.2基於本體的SWRL及Jess推理系統框架
6.3推理系統的實現框架
6.4推理過程
6.4.1SWRL規則的建立
6.4.2SWRL規則及OWL本體知識轉換
6.5實驗及結果分析
6.5. 1在Protégé3.4.1環境下的實驗
6.5.2在MyEclipse環境下的實驗
6.5.3實驗結果分析
第7章城域醫院問答檢索系統的實現
7.1系統的構建意義
7.2系統設計原則
7.3系統總體結構
7.4系統實現與分析
第二部分開放域問答系統
第8章開放域問答系統概述
8.1開放域問答系統的特點
8.2開放域問答系統的基本結構
8.3本書第二部分結構
第9章基於語義特徵的中文問題分類方法
9.1知網簡介
9.2問題的表示
9.3問題預處理和關鍵詞提取
9.4問題分類特徵的選取與表示
9.4.1問題疑問詞的提取
9.4.2問題的核心關鍵詞在《知網》中的主要義原的提取
9.4.3命名實體的提取
9.4.4單/複數的提取
9.4.5問句分類特徵的向量表示
9.5問題分類算法
9.5.1支持向量機
9.5.2KNN算法
9.5.3最大熵算法
9.6問題分類體系
9.7中文問題分類實驗
9.7.1實驗方案
9.7.2實驗數據
9.7.3評價標準
9.7. 4實驗結果和實驗分析
第10章基於同義詞詞林和知網的關鍵詞擴展
10.1關鍵詞擴展的意義
10.2信息檢索中的同義詞
10.3同義詞詞林及其 展版
10.4基於知網的詞語相似度計算
10.5利用《同義詞詞林》擴展,利用《知網》精簡的關鍵詞擴展
10.6實驗結果及其討論
10.6.1同義詞擴展實驗
10.6.2擴展查詢實驗
第11章答案源的獲取方法研究
11.1網頁採集
11.2網頁去重
11.2.1網頁的預處理
11.2.2網頁去重的處理方法
11.2.3網頁去重算法測評
11.3信息提取
11.3.1網頁淨化
11.3.2DOM樹的概念
11.3.3模糊歸類算法
11.3.4節點影響度因子
11.3.5算法綜述
11.3.6實驗設計與結果
11.4基於百度知道的問答對庫的建立
11.4.1百度知道問答社區簡介
11.4.2建立基於關係模式的問答對庫
第12章基於大規模問答對庫的答案推薦
12.1研究背景和研究現狀
12.2問題相似度計算方法
12.2.1基於向量空間的TF—IDF句子相似度計算方法
12.2.2基於關鍵詞語義的句子相似度計算方法
12.2.3基於語義依存的句子相似度計算方法
12.3實驗過程及結果分析句子相似度計算的評價
12.3.1實驗數據
12.3.2實驗方法及結果
第13章基於相似問題推薦的問答系統原型
13.1基於相似問題推薦的問答系統技術路線
13.2基於相似問題推薦的問答系統原型結構圖
13.3原型系統工作方式
附錄A中文問題分類標準
附錄B百度知道的分類體系
附錄C知網與ICTCLAS詞性標註方式比較
附錄D哈爾濱工業大學的依存句法分析中的句法關係
附錄E知網義原樹的組成
附錄F知網知識詞典中特殊符號的含義
參考文獻