【摘 要】
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随着互联网的高速发展,社会已经进入大数据时代,以关键字组合进行检索的传统搜索系统,无法解析用户问句的语义信息,只是简单返回相关的答案供用户参考。因此基于知识图谱的智能问答系统应运而生,根据自然语言问句能够快捷准确的得到答案,更好的满足现代社会的需求。本文基于NLPCC-ICCPOL 2018提供的中文领域知识图谱公共数据和清华大学提供的基于基础教育类知识图谱数据进行智能问答系统的研究,将智能问答系
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随着互联网的高速发展,社会已经进入大数据时代,以关键字组合进行检索的传统搜索系统,无法解析用户问句的语义信息,只是简单返回相关的答案供用户参考。因此基于知识图谱的智能问答系统应运而生,根据自然语言问句能够快捷准确的得到答案,更好的满足现代社会的需求。本文基于NLPCC-ICCPOL 2018提供的中文领域知识图谱公共数据和清华大学提供的基于基础教育类知识图谱数据进行智能问答系统的研究,将智能问答系统分为实体识别、属性抽取、系统搭建三个子任务,本文围绕这三个子任务主要研究工作如下:（1）提出一种基于多字-句（Multi-Character-Sentence,MCS）向量特征融合的多模态MCS＿ERNIE+Bi＿LSTM+CRF实体识别模型。首先使用ERNIE预训练语言模型学习自然语言问句的关系,进行向量映射;然后将字级别向量和句级别向量进行特征融合;再将其然后引入Bi＿LSTM模型对问句中的实体进一步的特征提取;最后使用CRF进行序列标注识别出与自然语言问句最相关的实体,作为答案选择中的实体部分;实验表明该实体识别模型F1值达到98.62%。（2）提出一种基于注意力机制（Attention）的ERNIE+Att＿Bi＿LSTM属性抽取模型。首先在实体识别模型中获取到的相关实体,通过知识图谱找出与其相关的属性,作为自然语言问句的候选属性集;然后通过ERNIE预训练语言模型对自然语言问句和候选属性集共同进行词向量映射,再使用基于注意力机制的Att＿Bi＿LSTM模型进一步学习自然语言问句和候选属性集中的特征。最后抽取与自然语言问句最相关的属性,作为答案选择中的属性部分;实验表明该属性抽取模型的准确率达到95.75%。（3）通过上述两个模型首先获取自然语言问句相关的实体以及表示自然语言问句语义信息的属性;然后根据知识图谱的特征查询到自然语言问句的答案;最后将整个自然语言问句进行解答的过程整合成一个完整的系统,并利用Python中Web轻量级框架Flask以及相关的前端技术搭建可视化界面与用户进行交互。
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