基于课程领域本体的中文自动答疑研究

• 作者: 张俊飞
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 分词 浅层语义分析 模板匹配 SPARQL
• 年，卷（期）: 2018,（11Z）
• 页码范围: 184-186
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.3

摘要

针对传统信息检索的低准确率、低问句理解现象,提出基于领域本体的自动问答系统DO2AS,通过本体的创建,中文问句的预处理,获取问句主干语法结构,并与语料问句模型相似计算,抽取二元成分进行SPARQL语义检索。文章以《数据结构》课程中'树'章节为例,分析了知识点间关系,创建了领域树本体,对问句分析、语义检索,从而抽取答案。实验结果验证了系统的可行性,同时分析了中文自然语言问句处理过程中遇到的困难,为后续的研究提供方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张俊飞	广州医科大学基础医学学院	28	36	4.0	5.0