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摘要:
问答系统能够理解用户问题,并直接返回答案.现有问答系统大多是面向领域的,仅能回答特定领域的问题.文中提出了基于大规模知识库的开放领域问答系统实现方法.该系统首先采用自定义词典分词和CRF模型相结合的方法识别问句中的主体;其次,采用模糊匹配方法将问句中的主体与知识库中实体建立链接;然后,通过相似度计算以及规则匹配等多种方法识别问句中的谓词并与知识库实体的属性建立关联;最后,进行实体消歧和答案获取.该系统平均F-Measure值为0.695 6,表明所提方法在基于知识库的开放领域问答上具有可行性.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于知识库的开放领域问答系统
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 问答系统 开放领域 实体识别 实体链接 知识库
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 557-563
页数 7页 分类号 TP391.1
字数 5427字 语种 中文
DOI 10.11992/tis.201707039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李天瑞 西南交通大学信息科学与技术学院 116 965 17.0 24.0
2 张涛 西南交通大学信息科学与技术学院 26 271 7.0 16.0
3 贾真 西南交通大学信息科学与技术学院 36 396 13.0 18.0
4 黄雁勇 西南交通大学信息科学与技术学院 3 33 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
问答系统
开放领域
实体识别
实体链接
知识库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
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11
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12401
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