开放领域的问题回答(Question Answering)是自然语言处理领域中具有挑战性的研究方向。
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Application on K-means Text Clustering Algorithm in Intelligent Question Answering System
K-均值文本聚类算法在智能答疑系统中应用
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Research on Chinese Question Answering System Based on Semantic Role Labeling
基于语义角色标注的中文问答系统研究
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主要对基于Web的开放领域问答系统及其涉及的信息检索、信息抽取、自然语言处理等相关技术内容进行了分析研究。
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基于XML的智能答疑系统利用知识库进行推理,是一个智能适应性的知识库系统,它是人工智能、信息检索和自然语言处理等技术的结合,具有智能性、开放性等优点。
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西电网苑智能答疑系统是对上述设计运用JSP进行WEB程序开发的一种实现,是在西安电子科技大学网络教育学院的实施和应用。
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利用领域文本分类模型过滤非领域文本,为问答系统提供大量的领域信息,提高了文本检索的准确性。(2)提出了领域段落切分方法和领域段落检索算法。
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近年来随着话题检测、事件抽取、问答系统、文本理解等自然语言处理应用与研究的进一步发展,针对事件的指代消解工作变得更加重要。
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提高文本蕴含识别的性能对于提高信息检索、信息抽取、自动问答、文本摘要等系统的效率起到重要作用。
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Research and Implementation of Paraphrase Recognition for Question Answering
面向问答系统的复述识别技术研究与实现
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本文提出了一种基于无监督学习算法的问答模式抽取技术从互联网上抽取应用于汉语问答系统的答案模式。
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聊天机器人是一种特殊的自动问答系统,它的特点是模仿人的语言习惯,几乎都是通过模式匹配的方式来寻找问题最合适的答案。
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网络技术的发展使得人们通过互联网来寻求知识、解决疑问变得越来越普遍,因此QA论坛、社区随之大量出现。
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基于自然语言网络教学答疑中无词典分词算法的研究
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一个功能和知识完备的知识库能够大大提高问答系统的效率与准确率。
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采用构建FAQ问答库、构建领域本体库,构建领域文本库并在此基础上进行领域知识语义匹配和逻辑推理来实现智能自动问答。
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