【摘 要】
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问答系统是自然语言处理研究领域中一项重要的研究课题,与传统的搜索引擎相比可以更好的满足用户的需求。目前,国外已经做了很多相关研究工作,研发出了较为完善的问答系统,而
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问答系统是自然语言处理研究领域中一项重要的研究课题,与传统的搜索引擎相比可以更好的满足用户的需求。目前,国外已经做了很多相关研究工作,研发出了较为完善的问答系统,而国内对中文问答系统的研究仍有所欠缺。本文在构建呼吸病学本体的基础上,提出了一种浅层句法分析和最大熵相结合的语义分析算法。该算法首先对问句进行语义块识别,若识别成功,则形成问句向量并利用本体进行SPARQL查询;若识别失败,则调用最大熵模型,判断问句的类型。最大熵模型通过对标注好语义的熟语料进行训练,提取-语义块特征,从而判断出最可能的句型,形成问句向量,然后利用本体进行查询,获取答案。基于该语义分析算法,本文最后实现了一个呼吸病学领域的中文问答系统,该系统能够接受用自然语言描述的问题,自动返回相关答案。实验结果表明,将浅层句法分析和最大熵相结合对问句进行语义分析,可以显著提高问答系统的查准率和召回率。
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